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...
一、介绍 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 isotropi...
python matplotlib绘图/sklearn包--make_blobs() 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=[...
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...
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) ...
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 参数含义: n_samples: int, optional (default=100) The total number of points equally divided among clusters. ...
以上代码片段展示了如何使用scikit-learn中的k-means和DBSCAN算法对make_blobs生成的数据进行聚类,并进行了可视化展示。希望这能帮助你理解这两种聚类方法的应用。
from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.datasets import make_blobs # 生成模拟数据集import matplotlib.pyplot as plt 2. 生成模拟数据集 为了演示,我们首先生成一个模拟的数据集,通常在真实场景中,你会有自己的数据集。 # 生成带有3个聚类中心的数据集X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=...
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,...