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...
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...
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_...
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) ...
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
data= make_blobs(n_samples=2000, centers=[[1,1], [-1, -1]],cluster_std=0.7, random_state=2018) X= data[0] y= data[1] #设置聚类数量 n_clusters= 2 #建立聚类模型对象 kmeans= KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=2018) ...
X为样本特征,y为样本簇类别。 【关键技术】 主成分分析,调用机器学习库sklearn.decomposition的PCA模型; 生成数据集,调用sklearn.datasets库的make_blobs()函数; 训练之后进行标准化、降维、归一化等操作,调用transform()函数; 画3D图,调用mpl_toolkits.mplot3d的Axes3D()函数。
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()...
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。