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:https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html 函数的源码: defmake_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3,cluster_...
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state=None) make_blobs 函数是为聚类或分类产生数据集,产生一个数据集和相应的标签 n_samples: 表示数据样本点个数,默认值100 n_features: 是每个样本的特征(或属性)数,...
函数原型: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) 参数解释:n_samples(int/array):如果参数为int,代表总样本数;如果参数为array-like,数组中的每个数代表每一簇的样本数。 n_features(int):样本点的...
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state=None) make_blobs 函数是为聚类或分类产生数据集,产生一个数据集和相应的标签 n_samples: 表示数据样本点个数,默认值100 n_features: 是每个样本的特征(或属性)数,...
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...
from sklearn.datasets import make_blobs 调用datasets模块中的make_blobs函数生成数据: make_blobs函数是datasets模块中的一个非常实用的函数,用于生成多类单标签的简单二维或三维数据点集。这些数据点通常被用作聚类算法的测试数据集。 以下是一个使用make_blobs函数生成数据的示例代码: python from sklearn.dataset...
函数原型: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 参数含义: n_samples: int, optional (default=100) The total number of points equally divided among clusters. ...
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,...
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:该方法用于产生聚类数据集 B选项:n_samples表示样本数据量 C选项:用两个变量分别接收数据集和类标签 ...
shuffle :洗乱,默认值是True random_state:官网解释是随机生成器的种子 更多参数即使请参考:http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html#sklearn.datasets.make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=random_state) ...