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。
关于腾讯云相关产品，腾讯云提供了多种云计算服务，包括云服务器、云数据库、人工智能等。你可以根据你的需求选择适合的产品。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
1回答
我可以用特定的数据集替换'make_blobs‘吗？
python、python-3.x、machine-learning、scikit-learn
我发现了一些非常有用的代码，可以迭代地测试一组集群算法。示例代码运行良好。我想知道我是否可以更改一行代码来馈送我的实际数据集。datasets.make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=8)
blobs = myowndataset 因此，'myowndataset‘包含一些分类数据和数值数据我可以很容易地对分类数据进行一次
浏览 30提问于2020-01-15得票数 2
回答已采纳
1回答
如何将我自己的数据集导入"k表示“算法
python、cluster-analysis、silhouette
我想将我自己的数据(位于.txt文件中的句子)导入到这个示例算法中，这个示例算法可以在：找到X, y = make_blobs(n_samples=500
浏览 0提问于2019-04-01得票数 0
回答已采纳
1回答
警告-函数make_blobs被废弃。
python、scikit-learn
当我想绘制伪造数据集的散点图时，遇到了一个关于函数make_blobs的错误。FutureWarning: Function make_blobs is deprecated;
Please import make_blobs directly from scikit-learn我试图通过编写from sklearn.datasets import make_blobs来解决这个问题，但它并不有效。我的</
浏览 14提问于2021-03-14得票数 0
回答已采纳
1回答
sklearn make_blobs()中一维双峰数据的散点图
python、matplotlib、scikit-learn、scatter-plot
sklearn make_blobs()函数可以用来生成各向同性高斯小块进行聚类。这段代码给出了一个2簇图，这也是有意义的。
我想知道是否有一种方法可以用params make_blobs() centers
浏览 1提问于2019-03-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我已经阅读了有关SciKit中make_blobs函数中的n_features和centers参数的文档。然而，我所看到的每一个解释对我来说都不是那么清晰，因为我是SciKit和数学的新手。我想知道这两个参数：n_features，centers在make_blobs函数中做什么，如下所示。make_blobs(n_samples=50, n_features=2, centers
浏览 6提问于2018-08-06得票数 14
回答已采纳
2回答
是否有方法计算由cluster_std生成的数据集的make_blobs？
python、numpy、scikit-learn、standard-deviation、data-generation
make_blobs()用于生成用于聚类的各向同性高斯小块。x, y = make_blobs(n_samples=100, centers=6,我试着计算标准差：输出这与最初的par
浏览 0提问于2019-06-11得票数 2
回答已采纳
1回答
如何在数据集中添加异常
python、python-3.x、dataset、anomaly-detection
我想从连续数据集中检测异常。数据集是从sklearn.datasets.samples_generator生成的 以下是生成数据集的代码 from sklearn.datasets.samples_generator importmake_blobs
(X,y) = make_blobs(n_samples=100,n_features=5,centers=3,cluster_std=1.3,random_stat
浏览 22提问于2019-10-06得票数 0
3回答
在哪里可以找到具有大量特性(100000)但样本较少(100-1000)的数据集？
classification、bigdata、dataset
我正在研究一种针对高特征样本比的数据集的降维算法。我需要有大约100000或更多特征的数据集和100-1000个带有类标签的样本来评估我的算法的性能。此外，这些特征应该是真实的、有价值的，而不是像Dorothea数据集中那样的二进制特性。
浏览 0提问于2016-07-14得票数 3
回答已采纳
1回答
为什么sklearn库对随机生成的数据准确率较低
python-3.x、pandas、machine-learning、scikit-learn
我已经生成了一个正态分布的样本和3个类来执行分类。我的准确率非常低。我想知道你是否可以给我宝贵的反馈来提高我的LDA分类器的性能。非常感谢您抽出时间来。下面是我的代码：import numpy as npimport random
from sklearn.discriminant_analysis
浏览 1提问于2020-02-10得票数 2
1回答
如何在python3模型匹配期间生成日志或打印某些内容
python-3.x、logging、hierarchical-clustering
我正在调度我的Jupyter Lab notebook，它有cluster algorithm.。如果我不做print或log之类的事情，工作就会失败。(它就是这样设计的)。代码：from sklearn.datasets import make_blobs
c
浏览 1提问于2021-07-28得票数 0
1回答
如何将具有不同参数的多个学习算法应用到多个数据帧中？
python、scikit-learn、subplot
我正在寻找一种有效的方法，将多个sklearn聚类算法应用于多个数据文件，而不需要太多的重复。import pandas as pdfrom sklearn.datasets import make_moons,make_blobsfrom matplotlib import pyplot
X2, y2
浏览 0提问于2019-03-09得票数 0
回答已采纳
1回答
调整python中的DBSCAN，以便它在我的数据集中读取
python、scikit-learn、cluster-analysis、data-mining、dbscan
我一直在使用这段代码尝试从我的文件中集群我的纬度和经度点。然而，我认为它实际上是创建随机点，而不是使用我自己的点来寻找集群。
我仍然不确定这个算法是如何工作的。如果有人能说明我如何正确地阅读数据，而不是创建随机点，这就是我认为make_blobs正在做的事情，我们将不胜感激。markeredgecolor='k
浏览 3提问于2016-03-15得票数 0
1回答
如何使用Scikit-学习的亲和力传播集群与我自己的数据集？
machine-learning、scikit-learn、clustering
我试图使用关联传播对数据集进行聚类。我遵循这和这链接来掌握关联传播聚类的基础知识。雪橇提供的示例代码如下：from sklearn import metrics# Generate sample data
centers = [[1, 1], [-1, -1]
浏览 0提问于2018-05-28得票数 1
回答已采纳
2回答
如何确定在K-均值和散点图中使用哪种`x‘参数？
python、k-means、scatter-plot
我试图用Python实现和可视化K-means算法代码。我有一个用make_blobs创建的数据集，然后用K均值拟合数据，并使用matplotlib.pyplot.scatter可视化结果。这是我的密码：from sklearn.cluster import KMeansimport matplo
浏览 0提问于2018-12-16得票数 1
回答已采纳
1回答
K聚类来自Panda Dataframe而不是样本数据
python、pandas、jupyter-notebook、cluster-analysis
我有一个csv，我作为一只熊猫导入到我的juypter笔记本中。Panda有12列，一列是“时间戳”，然后是11列，其中包含不同国家的数据。 我想要做的是将它们可视化到一个集群中。我找到了以下代码来创建一个基本的集群。但我已经努力了一段时间，才能对我的数据做与下面完全相同的事情。有人知道我需要做些什么才能用我的
浏览 14提问于2020-11-05得票数 0
回答已采纳
1回答
如何在分类过程中复制n次训练数据？
python、machine-learning、classification、knn、training-data
我有一个分类问题，有两个数据集，分别有200和50个点。在这40个数据点中，将其作为测试集。考虑到最近的五个邻居，我选择了kNN作为分类器。n_neighbors = 5
X1_train, X1_test, y1_train, y1_test = train_test_sp
浏览 0提问于2016-12-16得票数 0
2回答
使用Python中的前四次迭代演示集群质心更新并将其可视化？
python、scikit-learn、data-mining、visualization
我成功地创建了一个包含6个集群的数据集，并使用下面的代码将其可视化，现在我想在KMeans算法中可视化地演示集群中心体的更新。这个演示应该包括生成2×2轴图的前四次迭代。这是我的代码：from sklearn.datasets import make_blobsimport matplotlib.pyplotas plt
# creat
浏览 0提问于2020-12-24得票数 0
1回答
使用dask对大型数据集进行聚类
scikit-learn、cluster-computing、cluster-analysis、dask、dbscan
我已经安装了。我的主要目标是对一个大型数据集进行聚类，但是在开始工作之前，我想做一些测试。但是，每当我想要运行一个dask代码块时，都会花费太多的时间，最后会出现一个内存错误。我试过他们的和下面的简短代码。from sklearn.externals.joblib import parallel_backend
from sklear
浏览 2提问于2019-05-09得票数 2
回答已采纳
1回答
Tensorflow :在训练深层神经网络时手动选择批次
python、tensorflow
epochs = 12,)batch_size =128个意味着我在我的训练数据集中随机选择54000 /128个大小为128个的批次。是那些选择替换的批次吗？，我从文档中怀疑它们不是，但我想确认一下。
我可以手动选择批次吗？--我想把重点放在<e
浏览 6提问于2021-12-09得票数 0
回答已采纳
1回答
K表示Python中的集群-使用make_blobs
python、scikit-learn、cluster-analysis、k-means
我正在尝试弄清楚这个make_blobs函数中的n_features是什么。我目前正在使用make_blobs制作一些人工数据，用于Python语言的k均值聚类实践。from sklearn.datasets import make_blobs
data = make_blobs(n_samples = 200, n_features = 2, centers =4, cluster_std = 1.8, random_state=1
浏览 18提问于2020-10-24得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
