make_blobs

机器学习：随机梯度下降法

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs##生产数据X,Y=make_blobs
SuueF·2022-11-14 11:25

【机器学习sklearn】K-means聚类算法

prototype-basedclustering）密度聚类（基于密度的聚类density-basedclustering）层次聚类（hierarchicalclustering）二、K均值聚类算法cluster.KMeans()函数make_blobs
Moonuiu·2022-11-08 13:18

【阿旭机器学习实战】【18】KMeans聚类中的常见问题

目录KMeans聚类中的常见问题使用make_blobs创建样本点1、K值不合适2、数据偏差较大3、各个类别内部数据的标准差差别很大4、样本量差别很大KMeans聚类中的常见问题使用make_blobs
阿_旭·2022-11-08 11:00

SVM过程可视化

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#2.创建分割数据X,y=make_blobs
云中小屋·2022-07-09 07:21

python机器学习之支持向量机——线性SVM决策过程的可视化案例

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp2、实例化数据集，可视化数据集X,y=make_blobs
黎明之道·2022-07-09 07:46

sklearn机器学习之SVM基础用法以及可视化

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.svmimportSVCfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd%matplotlibinline2.准备数据集并可视化X,y=make_blobs
yueyuebushihuai·2022-07-09 07:38

线性SVM决策过程的可视化

导入创造数据集的包fromsklearn.svmimportSVC#支持向量机分类器importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp实例化数据集，可视化数据集X,y=make_blobs
Zen of Data Analysis·2022-07-09 07:37

Python 线性SVM决策过程的可视化

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#2、实例化参数，可视化数据集X,y=make_blobs
bingbangx·2022-07-09 07:05

sklearn中make_blobs的用法详情

目录1.调用make_blobs2.make_blobs的用法sklearn中的make_blobs函数主要是为了生成数据集的，具体如下：1.调用make_blobsfromsklearn.datasetsimportmake_blobs2
·2022-07-05 19:07

聚类数据生成函数--make_blobs()

目录参数n_samples（int/array-like,100）n_features(int,2)centers(int/ndarrayof(n_samples,n_features),None)cluster_std(float/array-like,1.0)center_box(tuple,(-10.0,10.0))shuffle(bool,True)random_statereturn_c
夺笋123·2022-04-23 12:52

逻辑回归与梯度下降复习

也可以输出回归的概率性结果fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs
大地之灯·2022-04-09 07:12

Python实现KMeans聚类算法

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomfromsklearn.datasetsimportmake_blobsnp.random.seed(123)X,y=make_blobs
一日两份espresso·2022-02-18 07:58

支持向量机分类实验

二、实验目的1、掌握支持向量机的原理2、能够理解支持向量机分类算法；3、掌握sklearn的支持向量机分类算法；三、实验内容实验步骤1.请参考LinearSVC.pdf文档，将莺尾花的数据替换为make_blobs
Desire..·2021-11-02 08:08

python 如何通过KNN来填充缺失值

importnumpyasnpfromfancyimputeimportKNNfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建模拟特征矩阵features,_=make_blobs
·2021-05-21 15:37

python-K均值聚类分析

的簇#以欧式距离作为相似度测度#创建数据fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs#make_blobs聚类数据生成器x,y_true=make_blobs
爱格1997·2021-02-24 11:58

sklearn聚类算法Kmeans

案例数据生成通过sklearn自带的make_blobs函数可以生成聚类所需的数据
newsunson·2021-02-01 16:17

sklearn实现KNN聚类算法

二、使用步骤1.引入库用make_blobs创建数据集2.随机生成1000条特征数为6的数据集对生成的数据集进行可视化可视化结果前言这里简单介绍一下如何使用sklearn进行k-nn聚类算法的实现。
Gamers fei·2020-12-05 02:34

数据分析 Logistics 与 DecisionTree 案例

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsdata,target=make_blobs()plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=target)
Logan！·2020-09-15 11:21

【scikit-learn】04：sklearn库下进行文本数据分析

sklearn库用于非监督性学习聚类【scikit-learn】04：sklearn库下进行文本数据分析【scikit-learn】05：sklearn文本分类及评价指标【scikit-learn】06：make_blobs
墨竹 | kevinelstri·2020-08-24 00:07

【scikit-learn】05：sklearn文本分类及评价指标

sklearn库用于非监督性学习聚类【scikit-learn】04：sklearn库下进行文本数据分析【scikit-learn】05：sklearn文本分类及评价指标【scikit-learn】06：make_blobs
墨竹 | kevinelstri·2020-08-23 22:28

※机器学习数据集构造/划分/流程处理/评估常用代码总结

数据集构造：①点状数据fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=50,centers=
强仔fight·2020-08-22 13:13

管道模型(Pipeline)

1.使用make_blobs来生成数据集,然后对数据集进行预处理#导入数据集生成器fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#导入数据集拆分工具fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
a706769817·2020-08-20 22:54

KMean计算笔记

KMean计算笔记X,y=make_blobs(n_samples=n_samples,random_state=random_state)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
前行的高冷·2020-08-18 20:53

吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战（15）——DBSCAN与层次聚类分析

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimportclusterfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs#模拟数据集X,y=make_blobs
weixin_30294709·2020-08-18 17:07

K-means 使用SSE和轮廓系数

importpandasaspdimportnumpyasnp#创造数据fromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotaspltx,y=make_blobs
LL_QQ63·2020-08-15 20:32

数据预处理，降维，特征提取，聚类

导入绘图工具importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#导入数据集生成工具fromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs
AIHUBEI·2020-08-14 15:50

监督学习(九)——核支持向量机SVM

importmglearnfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportLinearSVCX,y=make_blobs
zartzwj·2020-08-14 00:49

[554]sklearn提供的自带的数据集(make_blobs)

sklearn的数据集有好多个种自带的小数据集（packageddataset）：sklearn.datasets.load_可在线下载的数据集（DownloadedDataset）：sklearn.datasets.fetch_计算机生成的数据集（GeneratedDataset）：sklearn.datasets.make_svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.datas
周小董·2020-08-13 23:24

聚类分析 Python sklearn库KMeans类（学习笔记）

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsX,y=make_blobs
Monica_Zzz·2020-08-13 22:12

【机器学习】（十）核支持向量机SVM：make_blobs方法，hstack() 函数

SVM(核支持向量机)是可以推广到更复杂模型的扩展，可以同时用于分类(SVC)和回归(SVR)。线性模型与非线性特征当线性模型无法将低维空间中的类别分割，可以增添更多特征（输入特征的交互项或多项式），扩展为高维空间。x/y->x/y/z(y^2)importmatplotlib.pyplotaspltimportmglearnfromsklearn.datasetsimportmake_blobs
王亿亿·2020-08-13 22:41

python生成分类和回归数据集

fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportDataFrameX,y=make_blobs
RF-or·2020-08-12 12:56

四种数据预处理方式的区别?

数据预处理可以提高模型的准确率首先导入numy模块，和画图模块matplotlib使用sklearn模块中的make_blobs手工生成一些数据集本列数据集中的两个特征分别对应于x轴和y轴示例代码以及不同的数据预处理结果如下
黑夜的幽灵·2020-08-11 03:11

支持向量机之计算最大间隔超平面

DataFrameimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#导入支持向量机fromsklearn.svmimportSVC2.生成聚类数据smaples,target=make_blobs
不凡De老五·2020-08-03 07:13

KNN多元分类【机器学习算法一KNN2】

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdata2=make_blobs
小白拉普拉斯·2020-08-01 11:13

KNN分类实例(二元分类)【机器学习算法一KNN1】

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdata=make_blobs
小白拉普拉斯·2020-08-01 09:13

SVC中线性核和高斯核的效果展示

importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibimportnumpyasnpfromsklearnimportsvmplt.figure(figsize=(5,4),dpi=140)plt.subplot(1,1,1)#生成随机点#图1fromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs
m0_46675687·2020-07-31 20:37

手写梯度下降法实现逻辑回归

导包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobs数据data,target=make_blobs
网球小伙子·2020-07-30 21:33

使用KNN分类器对sklearn中自带的make_blobs数据进行分类

1.使用make_blobs生成样本为200，分类为2的数据集，并绘制成散点图。
小白-小天·2020-07-14 20:49

KNN算法 分类项目练习

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#中心点centers=[[-2,2],[2,2],[0,4]]x,y=make_blobs
親愛の小孩·2020-07-14 03:35

Python生成已分类数据集

1.代码fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#使用make_blobs进行knn分类fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
小白拉普拉斯·2020-07-11 00:04

sklearn 中 make_blobs模块使用

Abstractref:http://scikit-learn.org/0.17/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.htmlGenerateisotropicGaussianblobsforclustering.sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3,
JasonCcccc·2020-07-10 21:14

sklearn算法（聚类）调用求助

2、在利用python中提供的datasets数据时都对应一个X,y例如这个例子用make_blobs生成500个个6维的数据集，分为5个簇。
z116947·2020-07-09 04:44

机器学习--原型聚类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsX,y=make_blobs
没找到工作的学生党·2020-07-08 00:00

[Python嗯~机器学习]---用python3和鸢尾花数据集来描述SVM

fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#生成样本点数据,生成聚类的数据In[2]:%matplotlibinlineIn[3]:#随机生成两个数据簇，保证线性可分X,y=make_blobs
暴走的鹏鹏哥哥·2020-07-07 12:53

利用sklearn实现SVM算法及人脸分类和参数调节实例

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats#利用sklearn随机生成数据fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsx,y=make_blobs
Happy祥子·2020-07-06 07:58

python_通过KNN来填充缺失值

importnumpyasnpfromfancyimputeimportKNNfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建模拟特征矩阵features,_=make_blobs
御剑归一·2020-07-06 07:04

sklearn 中 make_blobs模块使用

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)属性含义：n_samples:int,optional(default=100)Thetotalnumberofpointseq
douminan·2020-07-04 15:19

K-means算法理论+代码实现

K-means算法理论代码实现K值选择聚类过程K-means理论2、代码实现首先，这里我们用sklearn库中datasets里的make_blobs函数产生数据make_blobs函数：生成各向同性高斯
Lj_三日小先森·2020-07-04 06:34

scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战

生成已标记的数据集fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs#生成数据centers=[[-2,2],[2,2],[0,4]]X,y=make_blobs
奇点Peter·2020-07-01 08:18

使用mean shift

estimate_bandwidthfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs#生成100个样本，默认是二维的#cluster_std是离散程度X,_=make_blobs
你说你要一场·2020-07-01 06:09
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