X, _ = datasets.make_blobs(centers=[[0, 0]])啥意思

这个代码使用Scikit-learn中的datasets模块来生成一个包含一个中心点的二维数据集。 X代表生成的数据集， _是一个无用的变量，为了忽略生成的标签。centers参数指定数据集中心的位置，这里是一个坐标为(0, 0)的点。

相关问题

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。

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。