sklearn里的make_blobs的用法?_CDA答疑社区

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2020-08-20 阅读量: 1589

sklearn里的make_blobs的用法?

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)

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]。

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