_ = 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 = KMeans(n_clusters=2)#模型拟合model.fit(X)#为每个示例分配一个集群yhat
fromsklearn.datasetsimportmake_classification frommatplotlibimportpyplot %matplotlib inline # 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): #...
from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.cluster import MeanShift from matplotlib import pyplot # 定义数据集 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 = MeanShift()...
from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.cluster import KMeans from matplotlib import pyplot # 定义数据集 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 = KMeans(n_c...
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。 这将有助于了解,至少在测试问题...
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。
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。 这将有助于了解,至少在测试问题上,群集的识别能力如何。该测试问题中的群集基于...
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: ...
# Load the datasetnp.random.seed(1)X, y = make_classification(n_samples=500, n_features=2,n_redundant=0, n_informative=2,n_classes=4, n_clusters_per_class=1,class_sep=0.3) # Test SVMsvm = SVM(kernel='rbf', k=4)svm.fit(X, y, eval_tra...
我们将使用make_classification()函数创建一个用于测试的二进制分类数据集。数据集将包含1000个实例，且包含10个输入特征，其中五个将会提供信息，其余五个是多余的。为了确保每次运行代码时都得到相同的实例，我们将使用假随机数种子。下面列出了创建数据集的示例。# test classification dataset from sklearn.datasets ...