sklearn 的 make_blob 和多元高斯有啥区别?

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【中文标题】sklearn 的 make_blob 和多元高斯有啥区别?【英文标题】:What is the Difference between sklearn's make_blobs and a Multivariate Gaussian?sklearn 的 make_blob 和多元高斯有什么区别? 【发布时间】:2017-06-08 07:44:58 【问题描述】:

Scikit-learn 提供了一个实用程序 make_blobs 来生成高斯 blob。使用它比 scipy 的 multivariate_normal 有什么优势吗?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

正如文档所述,Scikit-learn 的 make_blobs 产生了许多各向同性的高斯斑点。它可以看作是一个辅助函数,可以为你节省一点代码。如果您必须演示或测试一些聚类算法,那就太好了,这样可以避免过多的样板代码。

如果你选择使用 SciPy 的multivariate_normal 那么也可以控制每个集群的协方差矩阵。这在某些情况下可能有用。

【讨论】:

以上是关于sklearn 的 make_blob 和多元高斯有啥区别?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

from sklearn.datasets import make_blobs:聚类数据生成器

sklearn 中 make_blobs模块使用

sklearn 笔记:make_blobs 生成聚类数据

python使用sklearn中的make_blobs函数生成聚类(clustering)分析需要的仿真数据matplotlib可视化生成的仿真数据

python使用sklearn中的make_blobs函数生成聚类(clustering)分析需要的仿真数据matplotlib可视化生成的仿真数据

make_blobs