x, y = datasets.make_blobs(n_samples=200, n_features=2, centers=2)

This code generates a dataset of 200 samples with 2 features (i.e., variables) and 2 centers or clusters. The make_blobs function is commonly used to generate artificial datasets for testing machine learning algorithms. In this case, the dataset is generated with two blobs or clusters that are well separated from each other.

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这段代码是在做什么 if Dataset == -1: X, y = datasets.make_s_curve(3000, random_state=0, noise=0.07) X = np.delete(X, 1, axis=1) # X/=2 X[:, -1] += 1 X[-1, :] -= 1 X3, y = datasets.make_circles(n_samples=(2000, 0), factor=.6, noise=.13) X3 /= 2 X2, y = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[ [-0.1, 0]], cluster_std=[.05], random_state=2) #X3, y = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[0,0]], cluster_std=[[.1]], random_state=10) # #X2, y3=datasets.make_blobs(n_samples=500, centers=2, random_state=0) X = np.concatenate((X, X2, X3)) N = len(X)# number of node # # t=np.zeros(N) X = np.insert(X, 2, np.zeros(N), axis=1) # f = open('x.txt', 'w+') # for i in X: f.write('{0}\t{1}\t{2}\N'.format(i[0],i[1],i[2])) # f.close() else: f =fileNames[Dataset] with open(f, 'r') as file: X = [[float(number) for number in line.strip().rstrip('\t').split('\t')] for line in file.readlines()] X = np.array(X) X[:,2].fill(0)

这段代码是用于生成或者读取数据集的。如果 `Dataset` 的值为 `-1`，那么代码就会生成三个数据集：

- `datasets.make_s_curve(3000, random_state=0, noise=0.07)`：生成一个 S 形曲线的数据集，包含 3000 个样本，随机种子为 0，噪声为 0.07。
- `datasets.make_circles(n_samples=(2000, 0), factor=.6, noise=.13)`：生成一个圆环形的数据集，包含 2000 个样本，其中内圆环和外圆环的比例为 1:1，噪声为 0.13。
- `datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[-0.1, 0]], cluster_std=[.05], random_state=2)`：生成一个高斯分布的数据集，包含 400 个样本，其中心点为 `[-0.1, 0]`，标准差为 0.05。

然后将这三个数据集拼接在一起，生成一个三维的数据集，并将每个样本的第三个维度填充为 0。

如果 `Dataset` 的值不为 `-1`，那么代码就会读取文件名为 `fileNames[Dataset]` 的文件，并将其解析为一个二维的数据集，然后将每个样本的第三个维度填充为 0。

X1, y1 = datasets.make_circles(n_samples=2000, factor=.6, noise=.02) X2, y2 = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[1.2, 1.2]], cluster_std=[[.1]], random_state=9)

这是使用scikit-learn库中的datasets模块生成两个数据集。第一个数据集使用make_circles函数生成2000个样本，这些样本分布在环形区域内，内圈半径为外圈半径的0.6倍，加入了0.02的噪声。第二个数据集使用make_blobs函数生成400个样本，这些样本分布在一个中心点为[1.2,1.2]的二维空间内，方差为0.1。