使用make_blobs生成类别数据集

借助sklearn工具，生成类别数据供使用，快速、便捷。

官方说明：

 

 

 make_blobs函数是为聚类产生数据集 产生一个数据集和相应的标签

n_samples:表示数据样本点个数,默认值100
n_features:表示数据的维度，默认值是2
centers:产生数据的中心点，默认值3
cluster_std：数据集的标准差，浮点数或者浮点数序列，默认值1.0
center_box：中心确定之后的数据边界，默认值(-10.0, 10.0)
shuffle ：洗乱，默认值是True

示例：

X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)
print(X, y)
Xa = []
Xb = []
for i in range(0, len(X)):
    Xa.append(X[i][0])
    Xb.append(X[i][1])
print('a', Xa)
print('b', Xb)
plt.scatter(Xa, Xb, marker='o', c='', edgecolors='g')
plt.show()