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31 武针磊.pdf
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12.1 掌握常用的数据标准化方法
In[1]:
#导入画图工具matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
#导入数据集生成工具make_blobs
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=38, cluster_std=3)
#绘制散点图
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, edgecolor = 'k', s=80, cmap = 'autumn')
#显示图像
plt.show()
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12 数据预处理与特征选择 - Jupyter Notebook
localhost:8888/notebooks/南京工业职业技术大学/机器学习/Code-MachineLearning/week12/12 数据预处理与特征选择.ipynb
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In[2]:
#导入MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
#对原始数据X进行数据标准化处理
X_2 = MinMaxScaler().fit_transform (X)
#绘制教点图
plt.scatter(X_2[:,0], X_2[:,1], c=y, edgecolor = 'k', s=80, cmap = 'autumn')
#为了方便对比,设置横纵轴范围和-1到2之间
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-1,2)
#加上网格便于观察
plt.grid(linestyle='-.')
#设置图题
plt.title('MinMaxScaler')
#显示图像
plt.show()
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12 数据预处理与特征选择 - Jupyter Notebook
localhost:8888/notebooks/南京工业职业技术大学/机器学习/Code-MachineLearning/week12/12 数据预处理与特征选择.ipynb
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![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89347281/bg3.jpg)
In[4]:
#MinMaxScalerffeature_range
X_3 = MinMaxScaler(feature_range=(-0.8,1.8)).fit_transform(X)
#绘制散点图
plt.scatter(X_3[:,0], X_3[:,1], c=y, edgecolor = 'k', s=80, cmap = 'autumn')
#为了方便对比,设置横纵轴范围和-1到2之间
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-1,2)
#加上网格便于观察
plt.grid(linestyle='-.')
#设置图题
plt.title('MinMaxScaler')
#显示图像
plt.show()
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12 数据预处理与特征选择 - Jupyter Notebook
localhost:8888/notebooks/南京工业职业技术大学/机器学习/Code-MachineLearning/week12/12 数据预处理与特征选择.ipynb
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