sklearn 中的 make_blobs 的参数解释

作用

根据给定的参数生成数据，主要用来测试代码性能（没有实际数据的情况下）

函数原型

data, label = 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)

参数说明

n_features ：表示每一个样本有多少特征值，默认2
n_samples ：表示样本的个数，默认100
centers：是聚类中心点的个数，可以理解为label的种类数，默认3
random_state ：是随机种子，可以固定生成的数据
cluster_std ：设置每个类别的方差, 例如我们希望生成3类数据，可以将cluster_std设置为[1.0,3.0,5.0]。代表最后一类方差最大，分布的最散乱
shuffle：是否打乱数据。默认打乱
center_box ：每个簇中心随机生成时的包围框？不懂啥意思

查询更多详细信息请到官网—— make_blobs

使用示例

from sklearn.datasets import make_blobscenters = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
X, labels = make_blobs(n_samples = 750, centers = centers,cluster_std = 0.4, random_state = 0)

生成750个2维数据，总共分为3类，每一类的方差都是0.4，然后我自己指定了簇中心三个点

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