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我可以用特定的数据集替换'make_blobs‘吗?

可以,make_blobs是一个用于生成随机数据集的函数,可以用于聚类分析、数据可视化等任务。如果你有特定的数据集,可以使用该数据集替换make_blobs函数生成的随机数据集。你可以将你的数据集存储为一个numpy数组,然后在代码中使用该数组代替make_blobs函数生成的数据集。

使用特定的数据集替换make_blobs函数的优势是可以更好地模拟真实场景中的数据。而make_blobs生成的数据集是随机生成的,可能无法完全符合你的需求。

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我们谈起机器学习经常会听到监督学习和非监督学习,它们的区别在哪里呢?监督学习是有标签的,而非监督学习是没有标签的。比如有一批酒,我们知道里面包括红酒和白酒,算法f可以用于鉴别某一个酒是否为红酒和白酒,这时候算法f就称作为监督学习,红酒、白酒即为标签。如果现在另有一批酒,我们知道里面包括不同品种的酒,但是不知道有几类,算法g可以把相同类别的酒归为一类,不同类别的酒归为不同的类(比如:红酒、白酒、啤酒、米酒…), 算法g就称作为非监督学习。在监督学习中我们称作“分类”,在非监督学习中我们称作“聚类”。本文提到的K邻近算法属于监督学习内的“分类”算法。

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