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,cente

说明：这里的E:\nexus-3.15.0-01-win64\nexus-3.15.0-01\是我安装NEXUS的位置，更换为相应的安装目录即可   步骤一、在迁出机器，备份databases  1、在管理界面System-Tasks界面，点击“Create task” 2、选择Admin-Export databases for backup 3、填写好名称，保存路径，Task frequ

​​​​​​sklearn.datasets.make_blobs()函数形参详解 """@Title: datasets for regression@Time: 2024/3/5@Author: Michael Jie"""from sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as plt# 产生服从正态分布的聚类数据x, y,

sklearn中的make_blobs模块用于为聚类生成一些带标签的数据 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=None, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 参数解释： n_sampl

Python语句解释： data=make_blobs(n_samples=500,centers=5,random_state=4)X,y=data#将生成的数据集进行可视化plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')#camp也就是colormap，可以理解为接受一个数值，输出一个指定的颜色的字典pl