make_blob() —— 聚类生成器 make_classification() —— 单标签分类生成器 make_multilabel_classification() —— 多标签生成器 make_regression() —— 回归生成器 二、分类生成器 make_classification 专门通过引入相关的,冗余的和未知的噪音特征,将高斯集群的每个类复杂化。 1.使用语法 sklearn.datasets.make...
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,...
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 D选项:n_features表示分类...
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.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplo...
首先做一个简单的线性可分的例子,这里直接用的sklearn中的数据集。 利用sklearn.datasets.make_blobs生成数据 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs #生成数据集 X,y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state=0,cluster_std=0.6) #n_samples=50意思取50个点,centers=2意思是将数...
聚类算法又叫做“无监督分类”,其目的是将数据划分成有意义或有用的组(或簇)。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成,也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。 # 比如在商业中,如果我们手头有大量的当前和潜在客户的信息,我们可以使用聚类将客户划分...
from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X,y = make_blobs(centers = 4, random_state = 8) y = y%2 #将四个聚类分成两个类别 mglearn.discrete_scatter(X[:,0],X[:,1],y) plt.xlabel("Feature 0") ...
用sklearn中的式子来为可视化我们的决策边界,支持向量,以及决策边界平行的两个超平面 导入需要的模块 #下面这个包可以用于制造一堆堆的数据堆fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp 实例化数据集,可视化数据集 ...
make_circle和make_moom产生二维二元分类数据集来测试某些算法的性能,可以为数据集添加噪声,可以为二元分类器产生一些球形判决界面的数据 代码语言:javascript 复制 #生成多类单标签数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs center=[[1,1...