make_regression() 函数将创建一个输入和输出具有线性关系的数据集。你可以配置样本数量,输入特征数量,噪声级别等等。该数据集适用于可以学习线性回归函数的算法。 下面的例子将生成 100 个示例,他们具有适度的噪声,都有一个输入特征和一个输出特征。 # generate regression dataset X, y = make_regre
plt.show() 在上面的示例中,我们首先使用make_circles函数生成了一个环形数据集。然后,我们使用SpectralClustering类创建了一个谱聚类模型,并指定聚类数量为2。affinity参数指定了相似度矩阵的计算方式,这里我们选择了’nearest_neighbors’,即只考虑每个数据点的最近邻。最后,我们使用fit_predict方法对数据进行聚类,并绘制...
from sklearn.datasets import make_circles 3、生成数据集 为了演示KPCA的使用,我们使用make_circles函数生成一个非线性可分的数据集: X, y = make_circles(n_samples=400, factor=.3, noise=.05) 4、定义KPCA模型 我们使用scikit-learn中的KernelPCA类来定义KPCA模型: kpca = KernelPCA(kernel="rbf", fit...
make_circles( )生成高斯数据,带有球面决策边界以用于二进制分类,而make_moon( )生成两个交叉的半圆。 以下是make_blobs( )、make_circles( )和make_moon( )等三种样本生成器生成的100个样本点的代码: fromsklearnimportdatasetsasdssimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong']pl...
from sklearn.datasets import make_circles from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.pipeline import make_pipeline # 创建一个非线性可分的数据集 X, y = make_circles(n_samples=100, factor=0.5, noise=0.1, random_state=42) ...
make_circles() 函数生成一个数据集落入同心圆的二进制分类问题。再一次地,与 moons 测试问题一样,你可以控制形状中的噪声量。该测试问题适用于可以学习复杂的非线性流行的算法。下面的例子中生成了一个具有一定噪音的 circles 数据集。 # generate 2d classification dataset ...
make_circles 函数将自动创建一个复杂的数据分布,类似于我们将应用于 DBSCAN 的两个圆。让我们从创建 100000 个数据点的数据集开始,并在图中可视化: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 X,y=make_circles(n_samples=int(1e5),factor=.35,noise=.05)X[:,0]=3*X[:,0]X[:,1]=3*X[...
sklearn.datasets.make_circles - scikit-learn 0.23.1 documentation包括使用实例 sklearn.datasets.make_circles
在进行SVM分类结果可视化之前,首先需要选择一个合适的数据集。常用的数据集包括鸢尾花数据集(Iris)、月亮数据集(make_moons)和圆圈数据集(make_circles)。这里我们使用make_moons数据集作为示例。 from sklearn.datasets import make_moons import matplotlib.pyplot as plt ...
分类是将标签分配给数据的问题。在本节中,我们将看三个分类问题:blobs、moons 和 circles。 Blobs 分类问题 make_blobs() 函数可被用于生成具有高斯分布的 blobs 点。你可以控制生成 blobs 的数量,生成样本的数量以及一系列其他属性。考虑到 blobs 的线性可分性质,该问题也适用于线性分类问题。