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是聚类中心点的个数,可以理解为label的种类数...
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...
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...
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=[...
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。 下面的例子是一个多类分类预测问题,它生成了一个具有三个 blobs 的 2D 样本数据集。每个数据有两个输入和 0、1 或 2 个类...
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=...
今天向大家展示一下支持向量机(SVM)的分类与回归使用。 这里首先使用自己创造的一个理想数据集来对支持向量机做出简单的介绍。 # -*- coding:UTF-8 -*- import numpy as np importmatplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs ...
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...
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) ...