一、介绍

make_blobs() 是 sklearn.datasets中的一个函数。

主要是产生聚类数据集，产生一个数据集和相应的标签。

函数的源代码如下：

def 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):"""Generate isotropic Gaussian blobs for clustering.Read more in the :ref:`User Guide <sample_generators>`.Parameters----------n_samples : int, optional (default=100)The total number of points equally divided among clusters.n_features : int, optional (default=2)The number of features for each sample.centers : int or array of shape [n_centers, n_features], optional(default=3)The number of centers to generate, or the fixed center locations.cluster_std: float or sequence of floats, optional (default=1.0)The standard deviation of the clusters.center_box: pair of floats (min, max), optional (default=(-10.0, 10.0))The bounding box for each cluster center when centers aregenerated at random.shuffle : boolean, optional (default=True)Shuffle the samples.random_state : int, RandomState instance or None, optional (default=None)If int, random_state is the seed used by the random number generator;If RandomState instance, random_state is the random number generator;If None, the random number generator is the RandomState instance usedby `np.random`.Returns-------X : array of shape [n_samples, n_features]The generated samples.y : array of shape [n_samples]The integer labels for cluster membership of each sample.Examples-------->>> from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs>>> X, y = make_blobs(n_samples=10, centers=3, n_features=2,...                   random_state=0)>>> print(X.shape)(10, 2)>>> yarray([0, 0, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 0])See also--------make_classification: a more intricate variant"""generator = check_random_state(random_state)if isinstance(centers, numbers.Integral):centers = generator.uniform(center_box[0], center_box[1],size=(centers, n_features))else:centers = check_array(centers)n_features = centers.shape[1]if isinstance(cluster_std, numbers.Real):cluster_std = np.ones(len(centers)) * cluster_stdX = []y = []n_centers = centers.shape[0]n_samples_per_center = [int(n_samples // n_centers)] * n_centersfor i in range(n_samples % n_centers):n_samples_per_center[i] += 1for i, (n, std) in enumerate(zip(n_samples_per_center, cluster_std)):X.append(centers[i] + generator.normal(scale = std,size = (n, n_features)))y += [i] * nX = np.concatenate(X)y = np.array(y)if shuffle:indices = np.arange(n_samples)generator.shuffle(indices)X = X[indices]y = y[indices]return X, y

二、函数的使用

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)

可以看到它有 7 个参数：

n_samples = 100 ，表示数据样本点个数,默认值100；
n_features = 2 ，是每个样本的特征（或属性）数，也表示数据的维度，默认值是2；
centers = 3 ，表示类别数（标签的种类数），默认值3；
cluster_std = 1.0 ，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]，浮点数或者浮点数序列，默认值1.0；
center_box = (-10.0, 10.0) ，中心确定之后的数据边界，默认值(-10.0, 10.0)；
shuffle = True ，将数据进行洗乱，默认值是True；
random_state = None ，官网解释是随机生成器的种子，可以固定生成的数据，给定数之后，每次生成的数据集就是固定的。若不给定值，则由于随机性将导致每次运行程序所获得的的结果可能有所不同。在使用数据生成器练习机器学习算法练习或python练习时建议给定数值。

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【Python】sklearn 中的 make_blobs() 函数详解

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一、介绍

二、函数的使用

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