1.1. make_blobs 这个函数通常用于可视化分类器的学习过程,它生成由聚类组成的非线性数据集。 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs X, Y = make_blobs(n_samples=1000, centers=5) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1],
fromsklearn.linear_modelimportPerceptron fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.metricsimportaccuracy_score 三 创建数据集 我们将创建一个简单的二分类数据集,数据是线性可分的。 # 设置随机种子以便结果可复现 np.random.seed(42) # 生成数据...
make_blobs聚类数据生成器简介 scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据,直观地说,make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据,这些数据可用于测试聚类算法的效果。 make_blobs方法: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1....
当然,以下是一个分步指南,包括代码示例,帮助你安装scikit-learn包并使用k-means和DBSCAN算法对make_blobs生成的数据进行聚类。 1. 安装scikit-learn包 首先,你需要安装scikit-learn包。你可以使用pip来安装它: bash pip install scikit-learn 2. 导入必要的库和模块 接下来,在你的Python脚本或Jupyter Notebook中导...
首先，让我们导入必要的库：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_classification, make_regression, make_blobs, make_moons, make_circles, make_s_curve, make_swiss_roll, make_checkerboard1. 生成分类数据集要生成分类数据集，可以使用 make_classification函数。...
center_box表示中心由随机数产生时的随机数产生的上下界 random_state表示样本数据的随机数产生方法 sklearn.datasets.make_blobs()函数能够生成指定样本数量、特征数量、类别数量、类别中心、类别样本标准差的分类样本集。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.datasets.samples_generator im...
例如,make_blobs函数可以帮助你创建包含多个数据样本、聚类中心和维度的“blobs”或数据聚类。通过可视化这些数据集,你可以直观地了解样本的分布情况。此外,Scikit-Learn还附带了一些经典的数据集,如Iris数据集、房价数据集和糖尿病数据集等,这些数据集非常适合初学者练习和实验。 数据拆分:在训练机器学习模型时,通常需要...
注:make_blobs为聚类数据生成器 这里特别介绍两种分类预测的模型,类别预测和概率预测。 1、类别预测 类别预测:给定模型并训练数据实例后,通过scikit-learn的predict()函数预测新数据实例的类别。 比如,Xnew数组中有一个或多个数据实例,这个数组可以传递给predict()函数,用来预测每个实例的类别。
生成回归数据集:sklearn.datasets.make_regression() 生成聚类数据集:sklearn.datasets.make_blobs() 生成半月形数据集:sklearn.datasets.make_moons() 生成环形数据集:sklearn.datasets.make_circles() 📈 高级功能 文本处理: 词频矩阵:sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer() ...
make_swiss_roll:生成瑞士卷形状的数据集,通常用于流形学习算法的演示。不常用。 常用的有make_blobs,make_classification, 和make_regression,因为这些数据集经常用于基础机器学习算法的演示和验证。 make_blobs 二维聚类数据集 sklearn.datasets.make_blobs( ...