make_blobs方法: 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...
make_blobs方法: 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...
指出sklearn.datasets.samples_generator模块已过时: 是的,sklearn.datasets.samples_generator模块在较新版本的scikit-learn中已经过时。这个模块主要用于生成一些示例数据集,但随着时间的推移,scikit-learn的开发者们将这些功能整合到了更核心的sklearn.datasets模块中。 给出替代的导入方法: 为了使用make_blobs函数,你现...
引入sklearn自带数据集: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) sklearn.datasets.samples_generator.make_circles() 引入圆形数据集 n_samples: 待生成的样本的总数。 centers: 要生成的样本中心...
y : array of shape [n_samples] The integer labels for cluster membership of each sample. 样本数据集的标签。 实战代码1: importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs ...
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans # X为样本特征,Y为样本簇类别, 共1000个样本, # 每个样本4个特征,共4个簇,簇中心在[-1,-1], [0,0],[1,1],[2,2], 簇方差分别为[0.4, 0.2, 0.2] ...
1.make_bolbs() 函数 1 2 3 fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs importnumpy as np importmatplotlib.pyplot as plt 1 X , y=make_blobs(n_samples=1000, n_features=2,centers=[[-1,-1],[0,0],[1,1],[2,2]],cluster_std=[0.4,0.3,0.3,0.4],random_state=1) ...
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.samples_generator import make_blobs 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 make_blobs(n_samples=30000, centers=3, cluster_std=0.7) ...
案列一 首先我们随机创建一些二维数据作为训练集,观察在不同的k值下Calinski-Harabasz分数。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#matplotlib inlinefromsklearnimportmetricsfromsklearn.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4个特征,共4个簇,簇中心...