本文主要是介绍sklearn学习笔记（1）--make_blobs，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
make_blobs聚类数据生成器简介
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_state=None)[source]其中：
- n_samples是待生成的样本的总数。
- n_features是每个样本的特征数。
- centers表示类别数。
- cluster_std表示每个类别的方差，例如我们希望生成2类数据，其中一类比另一类具有更大的方差，可以将cluster_std设置为[1.0,3.0]。
例：生成3类数据用于聚类（100个样本，每个样本有2个特征）
from sklearn.datasets import make_blobs
from matplotlib import pyplotdata,target=make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3)# 在2D图中绘制样本，每个样本颜色不同
pyplot.scatter(data[:,0],data[:,1],c=target);
pyplot.show()
为每个类别设置不同的方差，只需要在上述代码中加入cluster_std参数即可：
from sklearn.datasets import make_blobs
from matplotlib import pyplotdata,target=make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3,cluster_std=[1.0,3.0,2.0])#在2D图中绘制样本，每个样本颜色不同
pyplot.scatter(data[:,0],data[:,1],c=target);
pyplot.show()
转自：http://blog.csdn.net/kevinelstri/article/details/52622960
这篇关于sklearn学习笔记（1）--make_blobs的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
