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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,...
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_informative=10, n_target...
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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 ...
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中make_blobs的用法详情 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...
本文简要介绍python语言中 sklearn.datasets.make_blobs 的用法。 用法: 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) 生成用于聚类的各向同性高斯斑点。 在用户指南中...