1.make_bolbs() 函数

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X , y = make_blobs(n_samples=1000 , n_features= 2 ,centers=[[-1,-1],[0,0],[1,1],[2,2]],cluster_std=[0.4,0.3,0.3,0.4],random_state=1)

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
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c = 'red')
plt.show()

  

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c = y)     # y是整数数组,代表每个点的颜色,长度为点个数
plt.show()

  

  

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