unreference to make_blobs

"make_blobs"是scikit-learn库中的一个函数，它主要用于生成模拟数据集，常用于数据可视化、模型训练前的数据预处理等场景。这个函数可以创建一系列二维或高维的随机聚类点（blobs），每个簇由固定数量的样本组成，并且可以设置不同的分布、大小和噪声水平。`make_blobs`通常包括以下几个参数：

- `n_samples`: 每个簇的样本数量。
- `centers`: 聚类中心的位置。
- `n_features`: 数据的维度。
- `center_box`: 聚类中心所在区域的边界范围。
- `cluster_std`: 各簇的标准差，决定了簇内部样本的分散程度。
- `shuffle`: 是否打乱生成的顺序。
- `random_state`: 设置随机种子，以便于复制结果。

举个例子：

from sklearn.datasets import make_blobs

# 创建200个样本，分为3个簇，每簇都是2维的球形分布
X, y = make_blobs(n_samples=200, centers=3, n_features=2, random_state=42)