sklearn中make_blobs()方法参数：
-
n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 -
n_features:是每个样本的特征（或属性）数，也表示数据的维度，默认值是2。默认为 2 维数据，测试选取 2 维数据也方便进行可视化展示。 -
centers:表示类别数（标签的种类数），默认值3 -
cluster_std表示每个类别的方差，例如我们希望生成2类数据，其中一类比- 另一类具有更大的方差，可以将cluster_std设置为[1.0,3.0]，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：将数据进行洗乱，默认值是True文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-699443.html -
random_state:官网解释是随机生成器的种子，可以固定生成的数据，给定数之后，每次生成的数据集就是固定的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-699443.html
X, y = make_blobs(n_samples=100,
n_features=2,
centers=4,
cluster_std=1.0,
center_box=(-10.0, 10.0),
shuffle=True,
random_state=47)
plt.figure(figsize=(4, 3))
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)
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