make_blobs:多类单标签数据集,为每个类分配一个或多个正太分布的点集 make_classification:多类单标签数据集,为每个类分配一个或多个正太分布的点集,提供了为数据添加噪声的方式,包括维度相关性,无效特征以及冗余特征等 make_gaussian-quantiles:将一个单高斯分布的点集划分为两个数量均等的点集,作为两类 make_
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...
X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=2, cluster_std=1.5, random_state=1) plt.style.use('ggplot') plt.figure() plt.title('Data') plt.scatter(X[:,0], X[:,1], marker='o', c=np.squeeze(y), s=30) X, y = make_blobs(n_samples=[100,300,250,400], ...
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:scikit-learn.org/dev/mo 函数的源码: def make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=Tr...
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意思是将数据分为两 ...
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. ...
from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split #生成一个数据集 #根据给定的参数生成数据,主要用来测试代码性能(没...
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...
本文簡要介紹python語言中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) ...
其中,cmap='coolwarm'用于设置颜色映射,edgecolors='k'用于为数据点添加黑色边缘以提高可视化效果。 综上所述,通过以上步骤,你可以使用sklearn的make_circles()函数和make_blobs()函数分别生成一个环形数据集和一团数据集,并可以选择性地对其进行可视化。