X1, y = make_blobs(n_samples=1000） 输出X1

时间: 2024-05-01 11:16:24 浏览: 116
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生成随机数模板1

make_blobs函数需要指定数据的维度和簇的数量，因此需要补充代码： ``` from sklearn.datasets import make_blobs X1, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=3, random_state=42) print(X1) ``` 这个代码会生成1000个样本，每个样本包含2个特征，分布在3个簇中，随机种子为42。函数返回的X1是一个二维数组，包含了所有样本的特征。你可以尝试输出X1看看具体的结果。
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使用KNN分类器对sklearn中自带的make_blobs数据进行分类

其中，n_samples=200指定了样本数量，centers=2定义了两类别的中心点。random_state=8确保每次运行代码时生成相同的数据，以便于比较结果。接着，我们将生成的二维数据用散点图展示，颜色代表类别，便于观察...

三种二维平面上的实验样本分布分别为圆环、月牙形状和高斯分布，请分别用 kmeans 和 DBSCAN 算法对它们进行聚类和可视化，并分析算法的聚类效果 (程序+聚类可视化结果 +算法分析) ： 三种生成数据的代码如下： from sklearn.datasets import make_circles X,y = make_circles(n_samples=1000, factor=0.5, noise=0.05, random_state=15) from sklearn.datasets import make_moons X,y = make_moons(n_samples=1000, noise=0.05, random_state=15) from sklearn.datasets import make_blobs import numpy as np X1, y1 = make_blobs(n_samples=300, n_features=2, centers=[[0,0]], cluster_std=[1.2], random_state=15) X2, y2 = make_blobs(n_samples=700, n_features=2, centers=[[5,5]], cluster_std=[1.8], random_state=15) X = np.vstack((X1, X2))

X,y = make_circles(n_samples=1000, factor=0.5, noise=0.05, random_state=15) # k-means clustering kmeans = KMeans(n_clusters=2) kmeans.fit(X) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=kmeans.labels_, cmap='...

from sklearn.datasets import make_blobsX1, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=3, random_state=42)print(X1)

Then, it generates a dataset of 1000 samples and 2 features using the make_blobs function. The dataset has 3 clusters (centers) and the random seed is set to 42. The generated dataset X1 is not...

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...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。

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2,...

：采用不同的 SVM 核函数对多种类型数据集进行二分类。 具体内容： 东北大学 信息学院 实验中心 机器学习应用实践实验指导 （1）使用 scikit-learn 中提供的样本生成器 make_blobs、make_classification、make_moons、 make_circles 生成一系列线性或非线性可分的二类别数据（数据量任取）。2）建模：分别将 SVM 中四种核函数（线性核、多项式核、高斯核、S 形核）用于上述四种 数据集。 提示：对于每一种核函数，选择最适合的核参数（如 RBF 核中 gamma、多项式核中 degree 等）。 可通过超参数曲线帮助选择超参数。 （3）可视化：通过散点图可视化数据样本，并画出 SVM 模型的决策边界。 （4）模型评价：分类准确率，用pycharm写，用IPython解释器

X1, y1 = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=42) X2, y2 = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=42) X3, y3 = make_moons(n_samples=...

给定以下两组数据(x1, x2)，第一组数据标签为y=+1，第二组数据标签为y=-1。请用Python语言编程结合线性SVM分类法实现这两组数据的分类，并在同一张图中画出散点图和分类决策直线。

X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=2, n_features=2, center_box=(-1, 1), random_state=42) # 正负样本各50个，二维空间 y = y.reshape(-1, 1) # 将标签转置成一列 # 线性SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='...
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