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
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