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一、介紹 scikit-learn 包含各種隨機樣本的生成器，可以用來建立可控制大小和復雜性的人工數據集。 make_blob() —— 聚類生成器 make_classification() —— 單標簽分類生成器 make ...

一、make_blobs簡介 　scikit中的make_blobs方法常被用來生成聚類算法的測試數據，直觀地說，make_blobs會根據用戶指定的特征數量、中心點數量、范圍等來生成幾類數據，這些數據可用於測試聚類算法的效果。 二、函數原型 ...

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) 屬性含義 ...

sklearn.datasets.make_blobs() 是用於創建多類單標簽數據集的函數，它為每個類分配一個或多個正態分布的點集。 參數的英文含義： View Code 返回值 X : array of shape [n_samples ...

數據生成器 版權聲明！ 本數據生成器由長春吉大附中實驗學校衣然@Yirannn同學自主開發。開發者擁有並保留本產品的全部權利。對於任何未經其本人允許而將本產品用於任何盈利或非盈利用途的行為，以及未注明版權的轉載，開發者保留追究其法律責任的權利。 數據生成器： 使用注意： 數據生成器 ...

=None) make_blobs函數是為聚類產生數據集，產生一個數據集和相應的標簽n_samples:表 ...

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