make_blobs_K表示Python中的集群-使用make_blobs_"make_blobs“和"discrete_scatter”是什么意思？ - 腾讯云开发者社区

center=[[1,1],[-1,-1],[1,-1]] cluster_std=0.3 X,labels=make_blobs(n_samples=200,centers=center,n_features...单标签 make_blobs 产生多类数据集，对每个类的中心和标准差有很好的控制输入参数： sklearn.datasets.samples_generator.make_blobs(n_samples...centers = [(-3, -3),(3, 3)] cluster_std = [0.5,0.7] X,y = make_blobs(n_samples=1000, centers=centers...产生3类样本点，3个距离中心，方差分别是0.5，0.7，0.5，样本点2000个 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs centers...= [(-3, -3),(0,0),(3, 3)] cluster_std = [0.5,0.7,0.5] X,y = make_blobs(n_samples=2000, centers=centers

3.3K3 0

快速入门Python机器学习（11）

7.3.2用贝努利贝叶斯make_blobs def bernoulliNB_for_make_blobs(): myutil = util() X,y = make_blobs...myutil.plot_learning_curve(BernoulliNB(),X,y,title) myutil.show_pic(title) 输出贝努利贝叶斯 make_blobs...: 38.13% 贝努利贝叶斯 make_blobs: 37.60% 用贝努利贝叶斯make_blobs效果不是很好。...7.4.2用高斯贝叶斯make_blobs def bernoulliNB_for_make_blobs(): myutil = util() X,y = make_blobs...: 85.60% 高斯贝叶斯 make_blobs: 92.00% 用高斯贝叶斯make_blobs效果还是不错的。

3862 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

如何使用scikit-learn机器学习库做预测

# 生成2维数据，类别是2类 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1) # 训练模型 model...= LogisticRegression() model.fit(X, y) 注：make_blobs为聚类数据生成器这里特别介绍两种分类预测的模型，类别预测和概率预测。...# 生成数据集，有100个实列即100行，目标类别有2个:(0,1) X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state...这里的新实例可以为1个或多个 Xnew, _ = make_blobs(n_samples=3, centers=2, n_features=2, random_state=1) # 开始预测 ynew...# 生成数据集，有100个实列即100行，目标类别有2个:(0,1) X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state

1.1K2 0

异常检测算法比较

import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs...outliers_fraction)) ] #定义数据集 blobs_params=dict(random_state=0,n_samples=n_inliers,n_features=2) datasets=[ make_blobs...(centers=[[0,0],[0,0]],cluster_std=0.5,**blobs_params)[0], make_blobs(centers=[[2,2],[-2,-2]],cluster_std...=[0.5,0.5],**blobs_params)[0], make_blobs(centers=[[2,2],[-2,-2]],cluster_std=[1.5,0.3],**blobs_params

3855 0

机器学习-KMeans算法（图解算法原理）

附可视化代码： import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs # 生成数据集：500个点，二维特征，3个质心...x, y = make_blobs(n_samples=500, n_features=2, centers=3, random_state=20220929) plt.scatter(x[:, 0]...import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs...if __name__ == "__main__": x, y = make_blobs(n_samples=500, n_features=2, centers=3, random_state...from sklearn.metrics import silhouette_score if __name__ == "__main__": x, y = make_blobs(n_samples

7804 0

聚类-KMeans算法（图解算法原理）

1.8K2 0

A.机器学习入门算法（四）: 基于支持向量机的分类预测

%matplotlib inline # 画图 X, y = make_blobs(n_samples=60, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.4)...我们可能会有多种分法： # 画散点图 X, y = make_blobs(n_samples=60, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.4) plt.scatter...假设，现在有一个属于红色数据点的新数据（3， 2.8） # 画散点图 X, y = make_blobs(n_samples=60, centers=2, random_state=0, cluster_std...# 画散点图 X, y = make_blobs(n_samples=60, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.4) plt.scatter(X[:, 0...2.2.1 软间隔但很多时候，我们拿到的数据是这样子的 # 画散点图 X, y = make_blobs(n_samples=60, centers=2, random_state=0, cluster_std

5391 0

简单几步，教你使用scikit-learn做分类和回归预测

1.8K2 0

吴恩达笔记8-KMeans

Scikit learn 实现K-means make_blobs数据集 make_blobs聚类数据生成器make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据。...matplotlib.pyplot as plt # 导入 KMeans 模块和数据集 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs...(figsize=(12,12)) # 定义样本量和随机种子 n_samples = 1500 random_state = 170 # X是测试数据集，y是目标分类标签0，1，2 X, y = make_blobs...X_varied, y_varied = make_blobs(n_samples=n_samples, cluster_std=[1.0,2.5,0.5

7811 1

【生物信息学】使用谱聚类（Spectral Clustering）算法进行聚类分析

导入必要的工具 import numpy as np from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.datasets import make_blobs...生成测试数据 random.seed(1) x, y = make_blobs(n_samples=400, centers=4, cluster_std=1.5) 使用make_blobs...代码整合 import numpy as np from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.datasets import make_blobs...方法常被用来生成聚类算法的测试数据，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 random.seed(1) # n_samples...：样本数 n_features：int，可选（默认值= 2）centers：要生成的中心数或固定的中心位置 cluster_std: 聚类的标准偏差 x, y = make_blobs(n_samples

781 0

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 8：聚类 KMeans 及其 Python实现

K<m，即聚类中心的个数小于训练样本的实例数量随机训练K个训练实例，然后令K个聚类中心分别和这K个训练实例相等关于K-means的局部最小值问题： Scikit learn 实现K-means make_blobs...数据集 make_blobs聚类数据生成器make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据。...matplotlib.pyplot as plt # 导入 KMeans 模块和数据集 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs...figsize=(12,12)) # 定义样本量和随机种子 n_samples = 1500 random_state = 170 # X是测试数据集，y是目标分类标签0，1，2 X, y = make_blobs...[:, 0], X_aniso[:, 1], c=y_pred) plt.title("Anisotropicly Distributed Blobs") X_varied, y_varied = make_blobs

6721 0

探索Python中的聚类算法：层次聚类

scikit-learn 库来实现一个简单的层次聚类模型： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs...from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering # 生成随机数据集 X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers...绘制结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis') plt.show() 在上述代码中，我们首先使用 scikit-learn 的 make_blobs

2201 0

【机器学习】K-means聚类的最优k值的选取（含代码示例）

sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.datasets import make_blobs...import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60...from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs from scipy.spatial.distance...import cdist import numpy as np # 生成模拟数据 X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60...import numpy as np # 生成模拟数据 X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state

6771 0

快速入门Python机器学习（12）

7.5.2多项式贝叶斯拟合make_blobs数据 def multinomialNB_for_make_blobs(): myutil = util() X,y = make_blobs...scaler.transform(X_test) nb = MultinomialNB() nb.fit(X_train,y_train) title = "多项式贝叶斯 make_blobs...myutil.plot_learning_curve(MultinomialNB(),X,y,title) myutil.show_pic(title) 输出多项式贝叶斯 make_blobs...: 13.33% 多项式贝叶斯 make_blobs: 9.60% 由此可见，多项式贝叶斯拟合make_blobs数据是非常差的。

2592 0

kmeans算法初步

utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 26 09:11:21 2019 @author: hadron """ from sklearn.datasets import make_blobs...import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': N = 400 centers = 4 ''' make_blobs...''' # 生成400个2维样本点集合，中心点4个 data, y = make_blobs(n_samples=N, n_features=2, centers=centers)

4273 0

机器学习——KMeans

导入类库 1 from sklearn.cluster import KMeans 2 from sklearn.datasets import make_blobs 3 import numpy as...新中心点距离上一次中心点的距离小于某个阈值，例如：0.03) 代码 1 plt.figure(figsize=(6, 3)) 2 n_samples = 1500 3 random_state = 170 4 ''' 5 make_blobs...n_samples：待生成的样本的总数 7 n_features：每个样本的特征数 8 centers：类别数 9 cluster_std：每个类别的方差，放在列表中 10 ''' 11 X, y = make_blobs

4222 0

聚类

使用肘部法则确定最佳K值， import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #使用样本生成器生成数据集 #使用make_blobs...个类的数据集X，X形状为(n_samples,n_features) #指定每个类的中心位置，y返回类标签 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs...centers = [(-2, 0), (2, 2)] X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=centers, n_features=2,...生成centers个类的数据集X，X形状为(n_samples,n_features) #指定每个类的中心位置，y返回类标签 from sklearn.datasets import make_blobs...centers = [(-3, 0), (3, 2), (-4, 5), (0, 6)] X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=centers, n_features

9852 0

scikit-learn生成数据集

分类、聚类问题样本生成器 make_blobs()方法 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3,...from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=100, centers...[(-5, 0), (5, 2)]，指定中心 #可视化 plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y) plt.title('使用make_blobs

6862 0

探索Python中的聚类算法：K-means

库来实现一个简单的 K-means 聚类模型： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs...from sklearn.cluster import KMeans # 生成随机数据集 X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std...plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.75) plt.show() 在上述代码中，我们首先使用 scikit-learn 的 make_blobs

3631 0

sklearn调包侠之K-Means

对每个质心计算质心与数据点之间的距离将数据点分配到距其最近的簇对每一个簇, 计算簇中所有点的均值并将均值作为质心实战构造数据首先，我们用make_blobs...%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs...X, y = make_blobs(n_samples=200, n_features=2, centers=4,

1.1K2 0

点击加载更多

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

sklearn提供的自带的数据集(make_blobs)

快速入门Python机器学习（11）

如何使用scikit-learn机器学习库做预测

异常检测算法比较

机器学习-KMeans算法（图解算法原理）

聚类-KMeans算法（图解算法原理）

A.机器学习入门算法（四）: 基于支持向量机的分类预测

简单几步，教你使用scikit-learn做分类和回归预测

吴恩达笔记8-KMeans

【生物信息学】使用谱聚类（Spectral Clustering）算法进行聚类分析

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 8：聚类 KMeans 及其 Python实现

探索Python中的聚类算法：层次聚类

【机器学习】K-means聚类的最优k值的选取（含代码示例）

快速入门Python机器学习（12）

kmeans算法初步

机器学习——KMeans

聚类

scikit-learn生成数据集

探索Python中的聚类算法：K-means

sklearn调包侠之K-Means

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐