• 使用make_blobs生成类别数据集


    借助sklearn工具,生成类别数据供使用,快速、便捷。

    官方说明:

     make_blobs函数是为聚类产生数据集 产生一个数据集和相应的标签

    n_samples:表示数据样本点个数,默认值100
    n_features:表示数据的维度,默认值是2
    centers:产生数据的中心点,默认值3
    cluster_std:数据集的标准差,浮点数或者浮点数序列,默认值1.0
    center_box:中心确定之后的数据边界,默认值(-10.0, 10.0)
    shuffle :洗乱,默认值是True
    示例:
    X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)
    print(X, y)
    Xa = []
    Xb = []
    for i in range(0, len(X)):
        Xa.append(X[i][0])
        Xb.append(X[i][1])
    print('a', Xa)
    print('b', Xb)
    plt.scatter(Xa, Xb, marker='o', c='', edgecolors='g')
    plt.show()

    时刻记着自己要成为什么样的人!
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/demo-deng/p/14598127.html
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