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...
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...
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...
>>> from sklearn.datasets import make_blobs >>> X, y = make_blobs(n_samples=10, centers=3, n_features=2, ... random_state=0) >>> print(X.shape) (10, 2) >>> y array([0, 0, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 0]) >>> X, y = make_blobs(n_samples=[3, 3, 4], cent...
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=[0.4,0.3,0.3,0.4],random_state=1) ...
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 ...
scikit-learn 中有着内置的,非常完善的数据生成和加载机制。 最简单的数据生成方法: make_blobs。 make_blobs方法的原型如下: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples,n_features,centers,cluster_std,center_box,shuffle,random_state) 其中各个参数的含义如下: ...
1.使用StandardScaler进行数据预处理 1.使用sklearn的make_blobs函数手工生成数据集: 运行代码,得到如下图所示: 结果分析:我们使用make_...
本文整理汇总了Python中sklearn.datasets.make_blobs函数的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python make_blobs函数的具体用法?Python make_blobs怎么用?Python make_blobs使用的例子?那么, 这里精选的函数代码示例或许可以为您提供帮助。 在下文中一共展示了make_blobs函数的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎...
一. 通过sklearn提供的make_blobs方法来画图 1.1 简单的画图 代码: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsimportseabornassns;#随机来点数据fromsklearn.datasets._samples_generatorimportmake_blobs sns.set()# 通过sklearn提供的make_blobs方法来画图X,y=make_blobs(n_samples=50,centers=...