sklearn.datasets.make_swiss_roll

sklearn.datasets.make_swiss_roll(n_samples=100, *, noise=0.0, random_state=None)

[源码]

生成swiss roll数据集。

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参数 说明
n_samples int, optional (default=100)
S曲线上的采样点数。
noise float, optional (default=0.0)
高斯噪声的标准偏差。
random_state int, RandomState instance, default=None
确定用于生成数据集的随机数生成。 为多个函数调用传递可重复输出的int值。 请参阅词汇表。
返回值 说明
X array of shape [n_samples, 3]
点。
t array of shape [n_samples]
样本的单变量位置，取决于集合上各点的主要维度。

注

该算法来自Marsland [1]。

参考

  • 1

    S. Marsland, “Machine Learning: An Algorithmic Perspective”, Chapter 10, 2009. http://seat.massey.ac.nz/personal/s.r.marsland/Code/10/lle.py