Kmeans聚类②——Sklearn数据生成器（make_blobs,make_classification,make_circles,make_moons)

最新推荐文章于 2025-04-28 17:56:07 发布
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#sklearn数据生成器 #聚类数据生成 #分类数据生成 #make_blobs #make_ circles

本文介绍了如何使用Sklearn库中的数据生成器，包括make_blobs（用于生成聚类数据），make_classification（用于生成分类数据），make_circles和make_moons（创建特定形状的数据）。这些工具对于机器学习初学者在没有合适数据集的情况下进行实验非常有用。

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Kmeans系列目录：
Kmeans聚类②——Sklearn数据生成器（make_blob/classification/circles/make_moons)
Kmeans聚类③——Kmeans聚类原理&轮廓系数&Sklearn实现
Kmeans聚类实例④——电商RFM模型聚类
Kmeans聚类实例⑤——直播行业用户质量分析

在学习机器学习中，经常会遇到找不到合适的数据集的情况，后来才发现我们可以自己批量生成各种各样的数据，简直不要太惊喜！这里整理了一些常用的生成数据的方法

一、Make_blobs(聚类生成器）

n_samples:待生成的样本的总数
n_features:每个样本的特征数,默认为2
centers: 要生成的样本中心（类别）数，默认为3
cluster_std: 每个类别的方差，默认为1
shuffle: 打乱 (default=True)

import matplotlib.pyplot as plt

data1,target1= make_blobs(n_samples=1000,n_features=2,random_state=0)  # random_state是随机数种子，便于复现
data2,target2= make_blobs(n_samples=1000,
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sklearn.datasets自制数据集
weixin_44917717的博客
03-18 1929
参考代码 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.datasets import make_circ...
如何使用Sklearn生成自己的数据集
壮壮不太胖的学习笔记
04-24 7187
使用Sklearn生成数据集1.生成符合正态分布的聚类数据2.生成同心圆样本点3.生成模拟分类数据集4.生成太极型非凸集样本点5.同心圆形样本点6.生成二进制分类数据 1.生成符合正态分布的聚类数据 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs x, y = make_blobs(n_samples...
sklearn --make_moons
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09-04 566
*#1. 参数 A simple toy dataset to visualize clustering and classification algorithms. Read more in the User Guide. Parameters n_samples： int or two-element tuple, optional (default=100) If int, the total number of points generated. If two-element tuple, nu
sklearn中的make_moons函数
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12-25 731
sklearn.datasets.make_moons()生成数据集。
sklearn中的make_moons函数使用
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07-19 1610
主要参数作用如下： n_numbers:生成样本数量 shuffle:是否打乱，类似于将数据集random一下 noise:默认是false，数据集是否加入高斯噪声 random_state:生成随机种子，给定一个int型数据，能够保证每次生成数据相同。 sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, shuffle=True, noise=None...
[机器学习-sklearn]K-means之make_blobs聚类数据生成器
Harry的博客
05-26 2850
make_blobs介绍 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
探索AI人工智能领域聚类的算法收敛性_副本
最新发布
AI智能探索者的博客
04-28 1041
本文旨在系统性地探讨人工智能领域中聚类算法的收敛性问题。聚类算法的基本概念和分类主要聚类算法的收敛性分析收敛性的数学理论基础实际应用中的收敛问题及解决方案收敛性评估指标和方法背景介绍：概述聚类算法收敛性的基本概念核心概念与联系：分析不同聚类算法的收敛特性核心算法原理与操作步骤：详细讲解算法实现数学模型和公式：提供理论分析框架项目实战：通过实际案例演示收敛性问题实际应用场景：展示工业界应用案例工具和资源推荐：提供学习和开发资源未来发展趋势与挑战：探讨研究方向。
sklearn方法大全
rankiy的博客
10-21 8126
API参考 这是scikit-learn的类和函数参考。有关更多详细信息，请参阅完整的用户指南，因为类和函数的原始规范可能不足以提供有关其用法的完整指南。有关在API上重复的概念的参考，请参阅“通用术语表和API元素”。 sklearn.base：基类和实用程序函数 所有估计量的基类。 基类 base.BaseEstimator scikit-learn中所有估计量的基类 base.Biclust...
1）掌握复杂样本数据生成方法 2）理解kmeans、DBSCAN和GaussianMixture算法的原理，并掌握其应用方法 3）理解SC、DBI、CH和ZQ四个聚类评价指标，并掌握其应用分析方法
06-06
我们可以使用一些函数（如make_circles、make_blobs、make_moons、make_gaussian_quantiles）来生成不同形状和分布的数据集。此外，我们还可以使用一些生成器（如sklearn.datasets中的make_classification和make_...
sklearn聚类算法Kmeans
newsunson的博客
02-01 719
sklearn聚类算法Kmeans 菜菜的sklearn学习笔记 文章目录sklearn聚类算法Kmeans概述案例数据生成聚类类的质心聚类的评估可视化分成4类会怎么样 概述 聚类算法是一种无监督学习算法，也就是说它不需要标签,只需要大量的特征就可以把数据集聚类，然后聚类在自己给他贴标签。 这里Kmeans的具体原理不作详述。 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集，注意，所生成的数据集是几个分簇。 from sklearn.datasets import
基于 sklearn 的 K-Means 聚类实现与可视化
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03-13 4983
声明：本文作为自己的学习笔记，有些乱，欢迎大家于本人学习交流，转载请注明出处 本文参考 作者： 周志华 书名：《机器学习》 出版社：清华大学出版社 感谢此书籍原创者 Email：louhergetup@163.com 如果本文有侵犯您的知识产权和版权问题，请通知本人，本人会即时做出处理并删除文章 目录k-means 算法 k-means 算法 给定样本集 D={x1,x2,…,xm}...
sklearn.datasets中的几个函数make_moons(), make_circles(), make_classification()
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1、make_moons() sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None) 制作月亮型数据。 重要参数：n_samples：设置样本数量、noise:设置噪声、random_state：设置随机参数（嘿嘿，无所谓，随便设），我们主要讲参数noise （1）将noise设...
K-Means聚类make_moons数据
龙晨天的博客
04-15 1039
K-Means聚类make_moons数据 题目要求： Sklearn中的make_moons方法生成数据，用K-Means聚类并可视化。输出三大指标如：ACC = 0.755, NMI = 0.1970, ARI = 0.2582。 代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns;sns.set() from sklear...
详解sklearn中的make_moons函数
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不负如来不负卿
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make_moons是函数用来生成数据集，在sklearn.datasets里，具体用法如下： Parameters: n_samples : int, optional (default=100) The total number of points generated. shuffle : bool, optional (default=True) Whether to...
机器学习实战5-sklearn训练SVM模型分类回归（make_moons数据集）
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03-06 1万+
先上公式推导吓吓萌新。。。嘻嘻 上图中两个决策边界（虚线）的间隔为,可以把它看做求两条平行直线的距离，只是这里是超直线罢了， 例如：两平行线方程分别是：Ax+By+C1=0和Ax+By+C2=0 则它们之间的距离,这里的x,y写成向量形式就是x={x,y},w={A,B}. 更多详细推导原理：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30815237/article/detai...
sklearn6_生成分类数据
weixin_34233856的博客
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  sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   生成2类数据   n_fea...
图像分割系列2_KMeans对随机生成数据进行分类
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OpenCV图像分割资料分享：贾志刚的OpenCV图像分割实战视频教程全套资料（包含配套视频、配套PPT的PDF文件、源码和用到的图片素材等） KMeans方法概述 1. 无监督学习方法（整个过程不需要人为干预） 2. 分类问题，输入分类数目，初始化中心位置 3. 硬分类方法，以距离度量（离那个中心点近就被划分为哪一类） 4. 迭代分类为聚类（不断迭代寻找最优中心点） 基本流程： 相关API： 实例2：KMeans对随机生成数据进行分类 #include <opencv2/o
Sklearn中的make_circles方法生成训练样本，并随机生成测试样本，用KNN分类并可视化。
MinNa_的博客
09-01 2713
关于make_circles方法可查看： https://blog.youkuaiyun.com/MinNa_/article/details/120002168?spm=1001.2014.3001.5501 分析：本题要求使用KNN分类 ①设定K值，代表需要得出距离测试样本最近的K个训练样本。 ②生成训练样本和测试样本，并做区分性的散点图。（可视化） ③计算测试样本到所有训练样本的距离（采用欧式距离），并对距离进行排序，取前K个。 ...
机器学习基础01--scikit-learn库的运用使用库中的数据集与make_blobs/moons/circles的使用
weixin_59547624的博客
11-19 1272
学习库中的数据集iris,boston等与make_blobs/make_moons/make_circles的使用
Sklearn中的make_blobs的方法生成数据,用K-Means聚类并可视化
09-11
`make_blobs`是`sklearn.datasets`模块中提供的一个函数，用于生成用于聚类分析的多维高斯分布的随机数据。通常，这些数据可以用于机器学习中的聚类算法，如K-Means聚类算法。 在使用`make_blobs`方法生成数据后，...
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