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python 生成高斯簇代码(Gaussian clusters)

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

python 生成高斯簇代码(Gaussian clusters)

python 生成高斯簇代码(Gaussian clusters)

生成高斯簇,就是先用正太分布生成若干个正态分布的簇类中心,然后再次基础上吗,在对这些簇类中心进行噪音处理,就可以啦
代码实现如下:

import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot  as plt

X = np.random.normal(0,10,(20))

Y = np.random.normal(0,10,(20))


#plt.scatter(X,Y)
#plt.show()
X_train = np.random.normal(0,1,(2000))
x_train=X_train.reshape(1000,2)

y_tarin=np.random.randint(0,2,1000)
print(X,Y)

for i  in range(1000):
     index=np.random.randint(0,20)
     
     x_noise = np.random.normal(0,1)
     y_noise = np.random.normal(0,1)
     if index<10:
         y_tarin[i]=1
     else:
         y_tarin[i]=0
     x_train[i][0]=X[index]+x_noise
     x_train[i][1]=Y[index]+y_noise


print(x_train)

x_positive_data=[]
y_positive_data=[]


x_ne_data=[]
y_ne_data=[]
for i in range(1000):
    if  y_tarin[i]==1:
        x_positive_data.append(x_train[i][0])
        y_positive_data.append(x_train[i][1])
    else:
        x_ne_data.append(x_train[i][0])
        y_ne_data.append(x_train[i][1])

	
fig=plt.figure(figsize=(20,20))
plt.scatter(x_positive_data,y_positive_data)

plt.scatter(x_ne_data,y_ne_data)
plt.show()

os.system("pause")

我们的结果图如下:

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