sklearn中的make_blobs函数主要是为了生成数据集的,具体如下: 调用make_blobs make_blobs的用法 data, label = make_blobs(n_features=2, n_samples=100, centers=3, random_state=3, cluster_std=[0.8, 2, 5]) n_features表示每一个样本有多少特征值 n_samples表示样本的个数 centers是聚类中心点的个数...
make_blobs()是 sklearn.datasets中的一个函数。 主要是产生聚类数据集,产生一个数据集和相应的标签。 函数的源代码如下: defmake_blobs(n_samples =100, n_features =2, centers =3, cluster_std =1.0, center_box = (-10.0,10.0), shuffle =True, random_state =None):"""Generate isotropic Gaussian...
figure(2): sklearn中的make_blobs函数主要是为了生成数据集的,具体如下: 调用make_blobs make_blobs的用法 data, label = make_blobs(n_features=2, n_samples=100, centers=3, random_state=3, cluster_std=[0.8, 2, 5]) n_features表示每一个样本有多少特征值 n_samples表示样本的个数 centers是聚类...
解决"name make_blobs is not defined" 错误的旅行 6. 类图示例 为了更好地理解make_blobs的功能与其相关类,从而优化我们使用该函数的能力,以下是一个简单的类图示例,展示了make_blobs及其相关模块之间的关系: MakeBlobs+generate_data(samples: int, centers: int)+get_clusters()sklearn+ datasets«interface...
1.make_bolbs() 函数 1 2 3 fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs importnumpy as np importmatplotlib.pyplot as plt 1 X , y=make_blobs(n_samples=1000, n_features=2,centers=[[-1,-1],[0,0],[1,1],[2,2]],cluster_std=[0.4,0.3,0.3,0.4],random_state=1) ...
首先使用make_blobs()函数从3个正态分布的聚类中随机选择500个点生成一个数据集,然后对其进行归一化,以确保特征具有相同的尺度: from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.preprocessing import StandardScaler X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=3, cluster_std=0.6, random_state=0) ...
让我们来看看k-means聚类是如何工作的。 首先,让我向你介绍我的好朋友,blobby -- 即Python的sci-kit library中的make_blobs函数。 我们将使用make_blobs创建四个随机集群来帮助完成我们的任务。 # import statements from sklearn.datasets import make_blobs ...
在上面的代码中,我们首先使用make_blobs函数生成了一个包含300个样本的模拟数据集,每个样本都有两个特征(x和y)。然后,我们将数据集转换为Pandas DataFrame对象。最后,我们使用plot方法绘制散点图。kind='scatter'参数指定我们想要绘制散点图,x='x'和y='y'参数指定x轴和y轴的数据列,s=50参数指定每个点的面积。
上述代码中,我们首先使用make_blobs函数生成模拟数据,然后使用KMeans算法进行聚类分析。通过predict方法获取每个样本的聚类标签,并使用scatter函数绘制聚类结果。最后,将聚类中心以黑色点的形式绘制在图表中。 四、注意事项 在使用KMeans算法时,需要根据实际数据选择合适的聚类数目n_clusters。聚类数目过少可能导致信息丢失,...