random_state=None) 五、回归生成器 make_regression 回归生成器所产生的回归目标作为一个可选择的稀疏线性组合的具有噪声的随机的特征。 它的信息特征可能是不相关的或低秩(少数特征占大多数的方差),也即用于回归任务测试的样本生成器。 sklearn.datasets.make_regression( n_samples=100, n_features=100, n_infor...
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= make_blobs(n_samples=10, n_features=2, centers=3, cluster_std=[0.8, 2.5, 4.5])#绘制样本显示pyplot.scatter(data[:, 0], data[:, 1...
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...
sklearn.datasets.make_hastie_10_2(n_samples=12000, random_state=None) 1. 实例:利用Hastie算法,生成二分类数据 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.datasets import make_gaussian_quantiles from sklearn.dat...
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_...
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...
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。 參數: n_samples:int 或類似數組,默認=100 如果是 int...
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) ...
make_blobs 产生多类数据集,对每个类的中心和标准差有很好的控制 输入参数: sklearn.datasets.samples_generator.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 类型 默认 说明 n_samples int类型 可选参数 (...
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...