make_blobs:多类单标签数据集,为每个类分配一个或多个正太分布的点集 make_classification:多类单标签数据集,为每个类分配一个或多个正太分布的点集,提供了为数据添加噪声的方式,包括维度相关性,无效特征以及冗余特征等 make_gaussian-quantiles:将一个单高斯分布的点集划分为两个数量均等的点集,作为两类 make_hasti...
sklearn 中的 make_blobs()函数 make_blobs() 是 sklearn.datasets中的一个函数 主要是产生聚类数据集,需要熟悉每个参数,继而更好的利用 官方链接:scikit-learn.org/dev/mo 函数的源码: def make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=Tr...
1.使用语法 sklearn.datasets.make_blobs( n_samples=100,# 样本数量n_features=2,# 特征数量centers=None,# 中心个数 intcluster_std=1.0,# 聚簇的标准差center_box(-10.0,10.0),# 聚簇中心的边界框shuffle=True,# 是否洗牌样本random_state=None#随机种子) 2.实操 importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn....
data, label= make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=5)#绘制样本显示pyplot.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=label) pyplot.show() 如果希望为每个类别设置不同的方差,需要在上述代码中加入cluster_std参数: fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfrommatplotlibimportpyplot data, label= mak...
其中,cmap='coolwarm'用于设置颜色映射,edgecolors='k'用于为数据点添加黑色边缘以提高可视化效果。 综上所述,通过以上步骤,你可以使用sklearn的make_circles()函数和make_blobs()函数分别生成一个环形数据集和一团数据集,并可以选择性地对其进行可视化。
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, *, centers=None, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0,10.0), shuffle=True, random_state=None, return_centers=False) 生成用於聚類的各向同性高斯斑點。 在用戶指南中閱讀更多信息。
sklearn中make_blobs的⽤法详情 ⽬录 1.调⽤make_blobs 2.make_blobs的⽤法 sklearn中的make_blobs函数主要是为了⽣成数据集的，具体如下：1.调⽤make_blobs from sklearn.datasets import make_blobs 2.make_blobs的⽤法 data, label = make_blobs(n_features=2, n_samples=100, centers=3,...
sklearn.datasets.make_blobs() [太阳]选择题 以下python代码结果错误的一项是? import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs data,label=make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=2) plt.scatter(data[:, 0], data[: ,1], c=label) plt.show() A选项:该方法用于产...
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问sklearn.datasets.make_blobs()产生的各向同性高斯球的分布EN生成各向同性高斯小块，用于在sklearn文档...