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是聚类中心点的个数,可以理解为label的种类...
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs # X为样本特征,Y为样本簇类别, 共1000个样本,每个样本3个特征,共4个簇 X,y=make_blobs(n_samples=10000,n_features=3,centers=[[3,3,3], [0,0,0], [1,1,1], [2,2,2]],cluster_std=[0.2,0.1,0.2...
首先使用的是make_blobs函数,在pycharm中查看源码描述为Generate isotropic Gaussian blobs for clustering,就是用来生成数据集,make_blobs函数的第一个参数为n_samples,这个参数可以设置为一个整数或者是array-like也就是类似列表的参数,如果这里输入的整数类型则就是产生对应数量的样本,这个参数的默认值是100,也就是产...
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) 其中: n_...
我们把make_blobs数据集通过逻辑回归处理后的散点图画出来。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 title="逻辑回归_make_blobs"myutil.draw_scatter(X,y,clf,title)myutil.plot_learning_curve(LogisticRegression(max_iter=100000),X,y,title)myutil.show_pic(title) ...
1.5.3对make_blobs数据进行DBSCAN算法分析 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defdbscan_for_blobs():myutil=util()epss=[0.5,2,0.5]min_sampless=[5,5,20]for(eps,min_samples)inzip(epss,min_sampless):db=DBSCAN(eps=eps,min_samples=min_samples)blobs=make_blobs(random_state=1,...
在第一节中我们介绍了make_blobs方法,可以生成简单的用于分类的数据集。在第二节,我们介绍了make_regression方法,可以生成用于回归的数据集。在这一节我们会介绍另外一个生成分类数据的方法,make_classification。 make_classsification方法的原型: make_classification( n_samples, n_features, n_informative, n_redu...
X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time()...
球型聚类数据集(make_blobs函数) 随机数创建 scipy.stats 鸢尾花(yuan一声)数据集:3分类 有150朵鸢尾花,4个属性或特征,分别是: 花萼长度(Sepal Length) 花萼宽度(Sepal Width) 花瓣长度(Petal Length) 花瓣宽度(Petal Width) 标签(species):0、1、2分别表示山鸢尾(Setosa)、变色鸢尾(Versicolor)、维吉尼亚鸢尾...
人工智能——DBSCAN密度聚类(Python)from sklearn.datasets import make_blobs:聚类数据生成器,目录1概述1.1概念1.2DBSCAN数据点分类2DBSCAN算法流程2.1DBSCAN算法流程:2.2举例3案例1(Python实