sklearn.datasets.make_swiss_roll?
sklearn.datasets.make_swiss_roll(n_samples=100, *, noise=0.0, random_state=None)
生成swiss roll數據集。
在用戶指南中閱讀更多內容。
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| n_samples | int, optional (default=100) S曲線上的采樣點數。 |
| noise | float, optional (default=0.0) 高斯噪聲的標準偏差。 |
| random_state | int, RandomState instance, default=None 確定用于生成數據集的隨機數生成。 為多個函數調用傳遞可重復輸出的int值。 請參閱詞匯表。 |
| 返回值 | 說明 |
|---|---|
| X | array of shape [n_samples, 3] 點。 |
| t | array of shape [n_samples] 樣本的單變量位置，取決于集合上各點的主要維度。 |
注
該算法來自Marsland [1]。
參考
1
S. Marsland, “Machine Learning: An Algorithmic Perspective”, Chapter 10, 2009. http://seat.massey.ac.nz/personal/s.r.marsland/Code/10/lle.py
