人工智能_机器学习088_DBSCAN聚类案例_KMeans聚类算法效果展示---人工智能工作笔记0128

发布时间：2024年01月03日

然后我们先来看一下上一节的代码首先导包

import numpy as np 导入数学计算包

import matplotlib.pyplot as plt 导入画图包

from sklearn.cluster import KMeans,DBSCAN 导入算法

from sklearn import datasets 导入数据集包

然后我们再去创建数据

X,y = datasets.make_circles(n_samples = 1000,noise=0.05,factor = 0.5) 

plt.figure(figsize=(5,5)) 设置一下画布的宽度高度

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)

X1,y1 = datasets.make_blobs(n_samples=500,n_features=2,centers=[(1.5,1.5)],cluster_std=0.2)

plt.figure(figsize = (5,5))

plt.scatter(X1[:,0],X1[:,1],c=y1)

文章来源:https://blog.csdn.net/lidew521/article/details/135356892
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