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机器学习之聚类算法:密度聚类BDscan,整理ing

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学到老
发布2019-01-25 11:27:32
7170
发布2019-01-25 11:27:32
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文章被收录于专栏:深度学习之tensorflow实战篇

首先生成数据样本如下:

代码语言:javascript
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#!usr/bin/env python
#_*_ coding:utf-8 _*_
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
X1, y1=datasets.make_circles(n_samples=5000, factor=.6,noise=.05)
X2, y2 = datasets.make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=[[1.2,1.2]], cluster_std=[[.1]],random_state=9)
print("{},{},{},{}".format(X1.shape,y1.shape,X2.shape,y2.shape))
X = np.concatenate((X1, X2))
print(X.shape)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o')
plt.show()

关于sklearn生成数据的形式参考直通车

关于bdSCAN可先参考:直通车

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原始发表:2018年07月07日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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