はじめに
sklearnのdatasets.make_swiss_roll
でロールケーキ状に分布した3次元データを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成するデータに及ぼす影響について説明する。
解説
モジュールのインポートなど
バージョン
n_samples
n_samplesを変化させることでサンプル数を変えることができる。
noise
noiseでばらつきを付与できる。
random_state
random_stateを変えることで再現可能な乱数を生成することができる。
コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)参考
make_swiss_roll
Gallery examples: Hierarchical clustering: structured vs unstructured ward Swiss Roll And Swiss-Hole Reduction
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