厦门入夏网站建设公司,顺电网上商城怎么样,广东网站建设推荐,网站建设的制度建设sklearn中make_blobs()方法参数#xff1a; n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:是每个样本的特征#xff08;或属性#xff09;数#xff0c;也表示数据的维度#xff0c;默认值是2。默认为 2 维数据#xff0c;测试选取 2 维数据也方便进行可视化展示…sklearn中make_blobs()方法参数 n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:是每个样本的特征或属性数也表示数据的维度默认值是2。默认为 2 维数据测试选取 2 维数据也方便进行可视化展示。 centers:表示类别数标签的种类数默认值3 cluster_std表示每个类别的方差例如我们希望生成2类数据其中一类比- 另一类具有更大的方差可以将cluster_std设置为[1.0,3.0]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 将数据进行洗乱默认值是True random_state:官网解释是随机生成器的种子可以固定生成的数据给定数之后每次生成的数据集就是固定的。
X, y make_blobs(n_samples100, n_features2,centers4, cluster_std1.0, center_box(-10.0, 10.0), shuffleTrue, random_state47)
plt.figure(figsize(4, 3))
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],cy)
