make_blobs
make_blobs 모든 방향으로 같은 성질을 가지는 정규분포를 이용해 가상 데이터 생성 클러스링 용 가상데이터를 생성하는데 사용 make_blobs 함수의 인수, 반환값 1. 인수 - n_samples, n_features, centers, cluster_std, center_box - n_samples : 표본 데이터 수, 기본값 100 - n_features : 독립 변수 수, 기본값 20 - centers : 클러스터 수 혹은 중심, 기본값 3 - cluster_std: 클러스터 표준 편차, 기본값 1.0 - center_box: 클러스터 바운딩 박스(bounding box), 기본값 (-10.0, 10.0)) 2. 반환값 - X : [n_samples, n_features] 크기의 배열 - y ..
5-1-1. SVM 실습
print(__doc__) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs # we create 40 separable points X, y = make_blobs(n_samples=40, centers=2, random_state=6) # fit the model, don't regularize for illustration purposes clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) clf.fit(X, y) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # p..
