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...
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...
在Python中,K表示集群,它是一种用于聚类分析的算法。K-means算法是一种无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的类别或簇。make_blobs是一个用于生成模拟数据集的函数,常用于聚类算法的测试和可视化。 K-means算法的工作原理是通过迭代的方式将数据集中的样本点划分到K个簇中,使得每个样本点与所属簇的中心点...
使用 make_blobs() make_blobs()以 blob 的形式生成可用于聚类的数据 Python 3 from sklearn.datasets import make_blobs import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt X, y = make_blobs(n_samples=200, n_features=2, centers=3, shuffle=True, random_state=42) plt.scatter(X[:, 0], X[...
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) 花瓣长度(Petal Length) 花瓣宽度(Petal Width) ...
X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.6) # 线性核函数 model = SVC(kernel='linear') model.fit(X, y) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='autumn') plot_SVC_decision_function(model) ...
让我们从下面的简单示例开始,该示例基于 scikit-learn 函数make_blobs()生成的 12 个非常紧凑的高斯 Blob: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 from sklearn.datasets import make_blobs X, Y = make_blobs(n_samples=2000, n_features=2, centers=12, cluster_std=0.05, center_...
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) ...
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...
一,简单示例 1.数据准备 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split iris=datasets.load_iris() 2.将特征与标签分开 x,y=datasets.load_iris(return_X_y=True) x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3) ...