这些数据集都可以在官网上查到,以鸢尾花为例,可以在官网上找到demo,http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.cluster import DBSCAN #matplotlib inline X1, y1=datasets.make_circles(n_samples=5000, factor=.6, noise=.05) X2, y2 = datasets.make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=[[1.2,1.2]], c...
fromsklearn.datasets import make_classification fromsklearn.datasets import make_blobs fromsklearn.datasets import make_gaussian_quantiles fromsklearn.datasets import make_hastie_10_2 plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.subplots_adjust(bottom=.05, top=.9, left=.05, right=.95) plt.subplot(421) p...
前文:【sklearn】dataset模块(1)—— 玩具数据集、远程数据集 介绍了几种datasets模块自带的数据集,但有些时候我们需要自定义生成服从某些分布某些形状的数据集,这时就可以使用datasets中提供的各种随机样本的生成器,建立可控制的大小和复杂性人工数据集。 全部加载方法 datasets.make_biclusters datasets.make_blobs da...
二者make_blobs并make_classification通过分配每个类的一个或点的更常分布式集群创建多类数据集。make_blobs对每个聚类的中心和标准偏差提供更好的控制,并用于演示聚类。make_classification专门通过以下方式引入噪声:相关的、冗余的和无信息的特征;每个类有多个高斯簇;和特征空间的线性变换。
fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.clusterimportKMeans,DBSCANfromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成数据集X,y=make_blobs(n_samples=300,centers=4,cluster_std=0.60,random_state=0)# 标准化数据scaler=StandardScaler()X_scaled...
make_spheres: 生成球形数据集 make_swiss_roll: 生成瑞士卷数据集 olivetti_faces: Olivetti人脸数据集 wine: 葡萄酒数据集(与load_wine类似,但格式不同) 如何加载sklearn自带数据集: 加载sklearn自带的数据集通常非常简单,通常使用load_<dataset_name>()函数或者fetch_<dataset_name>()函数。例如...
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。...
1.2.1 用sklearn.datasets.make_blobs来生成数据 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。 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, ...
from sklearn.datasets import make_moons X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.15, random_state=42) def plot_dataset(X, y, axes): plt.plot(X[:, 0][y == 0], X[:, 1][y == 0], 'bs') plt.plot(X[:, 0][y == 1], X[:, 1][y == 1], 'g*') ...