python scikit-learn dataset 在Python中,sklearn可以在[-1,1]框中创建一个圆数据集。我想知道是否有可能增加圆的半径,例如在一个[-5,5]或[-10,10]的盒子里 from sklearn import datasets X, l = datasets.make_circles(n_samples=1000, shuffle=True, noise=0.08, random_state=42, factor=0.8) 发布...
sklearn.datasets.make_circles - scikit-learn 0.23.1 documentation包括使用实例 sklearn.datasets.make_circles
make_circles用于生成非线性可分的示例数据。 KernelPCA用于执行核主成分分析。 生成示例数据: 使用make_circles生成一个包含400个样本的二维非线性可分数据集。 创建KernelPCA对象: n_components=2表示降维后的维度为2。 kernel='rbf'表示使用高斯径向基函数(RBF)作为核函数。 gamma=15是RBF核函数的参数,控制核函数...
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...
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 ...
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,并绘制聚类结果。
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) ...
其中和原始形式不同的 αv, α^ 为拉格朗日系数向量,K(xi, xj) 为我们要使用的核函数。 3,SVM核函数概述 我在第二篇SVM中学习了核函数,有好几种,最常用的就是线性核函数,多项式核函数,高斯核函数和Sigmoid核函数,在scikit-learn中,内置的核函数也刚好有这四种。
from sklearn.datasets import make_circles, make_moons, make_blobs,make_classification 1. 2. 3. 4. 5. 2. 创建数据集,定义核函数的选择 n_samples = 100 datasets = [ make_moons(n_samples=n_samples, noise=0.2, random_state=0),
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[...