#原始版本#k-means 聚类importnumpy as npfromnumpyimportwherefromsklearn.datasetsimportmake_classificationimportsklearn.cluster as scfromsklearn.mixtureimportGaussianMixturefrommatplotlibimportpyplot#定义数据集X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_cl...
X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4) # 定义模型 model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2) # 模型拟合与聚类预测 yhat = model.fit_predict(X) # 检索唯一群集 clusters = unique(yhat) # 为每...
from sklearn.datasetsimportmake_classification from matplotlibimportpyplot # 定义数据集X,y=make_classification(n_samples=1000,n_features=2,n_informative=2,n_redundant=0,n_clusters_per_class=1,random_state=4)# 为每个类的样本创建散点图forclass_valueinrange(2):# 获取此类的示例的行索引 row_ix=...
_ = make_classification(n_samples=1000,n_features=2,n_informative=2,n_redundant=0,n_clusters_per_class=1,random_state=4)# 定义模型model = Birch(threshold=0.01, n_clusters=2)# 适配模型model.fit(X
我们将使用 make _ classification 函数创建一个测试二分类数据集。数据集将有1000个示例,每个类有两个输入要素和一个群集。这些群集在两个维度上是可见的,因此我们可以用散点图绘制数据,并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。 # 综合分类数据集 fromnumpyimportwhere ...
自定义分类数据集(make_classification函数) 月牙型聚类数据集(make_moons函数) 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) ...
vor = Voronoi(points) # 使用Voronoi函数生成 voronoi_plot_2d(vor) # 绘制 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 🚩 运行结果:(随机生成) 0x01 基于 make_classification 生成的数据生成沃罗诺伊图 在前置部分我们讲解了如何使用 make_classification 函数生成分类数据集。
X, y = make_classification(n_samples=2000, n_features=2, n_redundant=0, n_classes=4, n_clusters_per_class=1, random_state=0)print('X前10行数据: \n', X[:10])print('y前10行数据, \n', y[:10]) 介绍一下,里面用到的常用参数,包括: ...
你可以使用make_classification()函数的flip_y参数来添加噪声。 这个参数代表y(每一个样本中的类成员的整数标签)噪声值的比重。更大的值可以将噪声引入到标签中,并且使得分类任务更加困难。 值得注意的是,在某些情况下,默认设置flip_y > 0可能会导致y中缺少n_classes(类别数量)。
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