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) 属性含义 ...

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 ...

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 ...

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 ...

参考：https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html 函数原型：sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features ...

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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1.SVM简介 　　SVM方法建立在统计学VC维和结构风险最小化原则上，既可以用于分类（二/多分类）、也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性，对未知数据拥有很强的泛化能力，特别是在数据量较少的情况下，相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。　 　　使用SVM作为模型时，通常采用如下流 ...