1、make_moons() sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None) 制作月亮型数据。 重要参数:n_samples:设置样本数量、noise:设置噪声、random_state:设置随机参数(嘿嘿,无所谓,随便设),我们主要讲参数noise (1)将noise设置为0 (2)将noise设置为0.1 我们发现这个no...
random_state:生成随机种子,给定一个int型数据,能够保证每次生成数据相同。 sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None) for example: X, y = datasets.make_moons(500, noise=0.5) 参考文献: 【1】https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn....
from sklearn.datasets import make_moons X,y=make_moons(n_samples=100, shuffle=True, noise=None,random_state=None) 1. 2. 实例: from sklearn.datasets import make_circles X,y=make_circles(n_samples=100, shuffle=True, noise=None,random_state=None, factor=0.8) print(X[:10]) print(y[:...
例如,make_blobs函数可以创建包含很多数据样本、聚类中心、维度的“blobs”或数据聚类。可视化以后可以清晰看出样本的分布: Scikit-learn其实提供了很多数据集创建函数: make_moons(n_samples=100, noise=0.1) make_circles(n_samples=100, noise=0.05) make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=15) ma...
在这个示例中,我们首先使用make_moons函数生成了一个带有噪声的月牙形数据集。然后,我们创建了一个SpectralClustering对象,并指定了簇的数量(n_clusters=2)、相似度计算方式(affinity=’nearest_neighbors’)和随机种子(random_state=0)。接着,我们调用fit_predict方法训练模型并预测每个数据点的簇标签。最后,我们使用...
from sklearnimportdatasets iris = datasets.load_iris()X= iris.datay = iris.targetX=X[y<2,:2] y = y[y<2] plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1],color='red') plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1],color='blue') 图像如下 ...
1、make_moons() sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state...、make_classification() 最难了!!! sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=20 无中生有——利用sklearn.datasets生成数据 None,确定数据集变换和噪声的随机数生成) #sklear...
sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None) 1. 生成半环形图 from sklearn.datasets import make_circles from sklearn.datasets import make_moons import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(1) ...
首先，让我们导入必要的库：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_classification, make_regression, make_blobs, make_moons, make_circles, make_s_curve, make_swiss_roll, make_checkerboard1. 生成分类数据集要生成分类数据集，可以使用 make_classification函数。...
make_hastie_10_2: 生成Hastie 10-2数据集 make_moons: 生成新月形数据集 make_regression: 生成回归数据集 make_s_curve: 生成S形数据集 make_sparse_coded_signal: 生成稀疏编码信号数据集 make_sparse_uncorrelated: 生成稀疏不相关数据集 make_spheres: 生成球形数据集 make_swiss_roll: 生成瑞士卷数据集 ol...