# 你需要使用 make_blobs 根据相应 # 的条件生成用于分类的数据。 # # 程序的输入依次为需要生成的 # 用例数，类型数，以及随机状态 # # 程序需要输出生成的数据中每一类 # 所包含的数据的数量 #

`make_blobs`是scikit-learn库中一个常用的功能，它主要用于生成二维或高维的有规律分布的数据集，常用于数据可视化和机器学习模型的训练示例。这个函数可以根据指定的参数生成一系列的“blobs”，即簇状数据点，通常每个簇代表一个类别。

当你调用`make_blobs`时，需要提供以下几个参数：
1. `n_samples`: 需要生成的数据点总数。
2. `n_features`: 每个数据点的特征维度。
3. `centers`: 每一类数据的中心位置数组。
4. `cluster_std`: 类内数据点分布的标准差，控制簇的大小和形状。
5. `random_state`: 一个整数或者随机状态生成器，保证每次运行结果的一致性（如果固定）。

函数返回值通常包括两部分：
- `data`: 生成的数据矩阵，每行表示一个数据点，每列对应一个特征。
- `labels`: 数据点对应的类别标签。

使用这个函数后，你可以通过查看`labels`中各个类别标签的数量来得知每类数据的数量。例如：

from sklearn.datasets import make_blobs

# 假设你想生成1000个样本，分为3类，随机种子为123
X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=3, random_state=123)

# 计算各类别的数量
class_counts = np.bincount(y)
print("各类别数据数量：", class_counts)

相关问题

x, y = make_blobs( n_samples = 300, #样本的总数 n_features = 2, #生成几维的数据 centers = 3, #种类的数目 cluster_std = 1, #类内的标准差 center_box = (-10, 10), #取值的范围 random_state = 233, #随机数种子 return_centers = False #增加一个类别中心点返回的值 )

这是一段使用 scikit-learn 库中的 make_blobs 函数生成数据的代码。该函数可以生成指定数量、指定维度、指定中心点和方差的随机数据集。在这段代码中，生成了包含 300 个样本的 2 维数据集，其中包含 3 个中心点，每个中心点的标准差为 1，取值范围为 (-10, 10)，随机种子为 233，不返回中心点。

from sklearn.datasets import make_blobs X, y = _____________________ #导入相应的matplotlib.pyplot库和numpy库 ______________________________ _______________________________ # 画出数据 __________________________ #创建画布 # 用scatter函数画出样本 ____________________________ ___________________________#并保存文件 ___________________________#显示png #导入KNeighborsClassifier库 ______________________________ _____ # 模型搭建与训练 ___________________ ___________________ # 预测[0, 2] X_sample = ________________ y_sample = __________________ print(y_sample) # kneighbors(self[, X, n_neighbors, …]) 获取某节点的k个近邻 neighbors = ___________________________ print("测试样本："+str(X_sample)) print("近邻样本为："+str(neighbors)) # 画出示意图 _______________ ____________________________________# 画出训练样本 # 画出测试样本点 _______________________________________________________ for i in neighbors[0]: plt.plot([X[i][0], X_sample[0][0]], [X[i][1], X_sample[0][1]], 'k--', linewidth=0.6) # 预测点与距离最近的5个样本的连线 plt.savefig('knn_predict.png') plt.show()

这段代码是使用Scikit-learn库中的KNeighborsClassifier算法进行K近邻分类的代码，步骤如下：

1. 从Scikit-learn库中导入make_blobs函数生成样本数据。
2. 导入matplotlib.pyplot库和numpy库。
3. 用scatter函数画出生成的样本数据。
4. 创建画布，并保存文件。
5. 导入KNeighborsClassifier库。
6. 创建KNeighborsClassifier对象，并使用fit方法进行模型训练。
7. 使用predict方法进行预测。
8. 画出测试样本点与距离最近的5个样本的连线，并保存文件。

下面是代码的具体实现：

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成样本数据
X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.6)

# 画出数据
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.get_cmap('bwr'), edgecolors='k')
plt.colorbar()
plt.title('Sample Data')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')

# 保存文件
plt.savefig('knn_data.png')
plt.show()

# 创建KNeighborsClassifier对象，并使用fit方法进行模型训练
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X, y)

# 预测[0, 2]
X_sample = [[0, 2]]
y_sample = knn.predict(X_sample)
print(y_sample)

# kneighbors(self[, X, n_neighbors, …]) 获取某节点的k个近邻
neighbors = knn.kneighbors(X_sample, return_distance=False)

# 画出示意图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.get_cmap('bwr'), edgecolors='k')
plt.colorbar()
plt.title('KNN Classifier')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')

# 画出测试样本点
plt.scatter(X_sample[0][0], X_sample[0][1], marker='x', color='r', s=200)

# 画出预测点与距离最近的5个样本的连线
for i in neighbors[0]:
    plt.plot([X[i][0], X_sample[0][0]], [X[i][1], X_sample[0][1]], 'k--', linewidth=0.6)

# 保存文件
plt.savefig('knn_predict.png')
plt.show()