make_blobs

一、make_blobs简介

　scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据，直观地说，make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。

二、函数原型

sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)

　其中：

　　n_samples是待生成的样本的总数。

　　n_features是每个样本的特征数，即维度

　　centers表示类别数。

　　cluster_std表示每个类别的方差，例如我们希望生成2类数据，其中一类比另一类具有更大的方差，可以将cluster_std设置为[1.0,3.0]。

三、实例

from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=150, n_features=2, centers=3, cluster_std=0.5, shuffle=True, random_state=0)
 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c='red', marker='o', s=50)
plt.grid()
plt.show()

　其中plt.scatter()中的s参数表示marker的大小