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。 n_samples是待生成的样本数量,n_features是每个样本的特征数,centers是簇数量,也可以直接指定每个簇的中心点centers=[[-1,1 ...
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2019-08-26 15:39 0 404 推荐指数:
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。 n_samples是待生成的样本数量,n_features是每个样本的特征数,centers是簇数量,也可以直接指定每个簇的中心点centers=[[-1,1 ...
一、介绍 scikit-learn 包含各种随机样本的生成器,可以用来建立可控制大小和复杂性的人工数据集。 make_blob() —— 聚类生成器 make_classification() —— 单标签分类生成器 make ...
sklearn.datasets.make_blobs() 是用于创建多类单标签数据集的函数,它为每个类分配一个或多个正态分布的点集。 参数的英文含义: View Code 返回值 X : array of shape [n_samples ...
1. 生成随机的二维数据: import numpy as np x1 = np.array([1, 2, 3, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 9]) x2 = np.array ...
一、make_blobs简介 scikit中的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。 二、函数原型 ...
scikit-learn 不同聚类算法的比较 (转载scikit-learn官方文档) print( __doc__) import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from ...
在BIRCH聚类算法原理中,我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结,本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结。 1. scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中,BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类 ...
在DBSCAN密度聚类算法中,我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结,本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结,重点讲述参数的意义和需要调参的参数。 1. scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中,DBSCAN ...