【scikit-learn】06:make_blobs聚类数据生成器

2018-05-18 15:36:41作者: kevinelstri来源: [链接]己有:1430人学习过

make_blobs聚类数据生成器简介

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。

make_blobs方法:

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)[source]1

其中:

  • n_samples是待生成的样本的总数。

  • n_features是每个样本的特征数。

  • centers表示类别数。

  • 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]。

例:生成3类数据用于聚类(100个样本,每个样本有2个特征)

from sklearn.datasets import make_blobsfrom matplotlib import pyplotdata,target=make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3)# 在2D图中绘制样本,每个样本颜色不同pyplot.scatter(data[:,0],data[:,1],c=target);pyplot.show()12345678

这里写图片描述

为每个类别设置不同的方差,只需要在上述代码中加入cluster_std参数即可:

from sklearn.datasets import make_blobsfrom matplotlib import pyplotdata,target=make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3,cluster_std=[1.0,3.0,2.0])#在2D图中绘制样本,每个样本颜色不同pyplot.scatter(data[:,0],data[:,1],c=target);pyplot.show()12345678

这里写图片描述


标签(TAG)sklearn  

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