<jupyter_start><jupyter_text>인수:    - n_samples: 표본 데이터의 수 (default=100)    - n_features; 독립 변수의 수 (deafult=20)    - n_informative: 독립 변수 중 종속 변수와 상관 관계가 있는 성분의 수 (default=2)    - n_redundant: 독립 변수 중 다른 독립 변수의 선형 조합으로 나타나는 성분의 수 (default = 2)    - n_repeated: 독립 변수 중 단순 중복된 성분의 수 (default=0)    - n_classes: 종속 변수의 클래스 수 (default=2)    - n_clusters_per_class: 클래스 당 크러스터의 수 (default=2)    - weights: 각 클래스에 할당된 표본 수 (default=None)    - random_state: 난수 발생 시드 (default=None) 반환값:    - X: [n_samples, n_features] 크기의 배열        - 독립 변수    - Y: [n_samples] 크기의 배열        - 종속 변수<jupyter_code>from sklearn.datasets import make_classification
%matplotlib inline
X, y = make_classification(n_features = 1, n_informative = 1, n_redundant = 0,
                          n_clusters_per_class = 1, random_state = 4)
plt.scatter(X, y, marker='o', c=y, s=100, edgecolor='k', linewidth=2)
plt.show()
plt.title('One informative feature, one cluster per class')
X, y = make_classification(n_features=2, n_informative =1, n_redundant = 0, 
                          n_clusters_per_class=1, random_state=4)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o', c=y, 
           s=100, edgecolor='k', linewidth=2)
plt.show()
plt.title('Two informative features, one cluster per class')
X, y = make_classification(n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, 
                          n_clusters_per_class=1, random_state=6)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o', c=y,
           s=100, edgecolor='k', linewidth=2)
plt.show()
plt.title('Two informative features, one cluster per class, different weight')
X, y = make_classification(n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, 
                          n_clusters_per_class=1, weights=[0.9, 0.1], random_state=6)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o', c=y, 
           s=100, edgecolor='k', linewidth=2)
plt.show()
plt.title('Two informative features, two clusters per class')
X2, Y2 = make_classification(n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state = 2)
plt.scatter(X2[:, 0], X2[:, 1], marker='o', c=Y2, 
           s=100, edgecolor='k', linewidth=2)
plt.show()
plt.title('Multi-class, to informative features, one cluster')
X, y = make_classification(n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, 
                          n_clusters_per_class=1, n_classes=3)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o', c=y,
            s=100, edgecolor='k', linewidth=2)
plt.show()<jupyter_output>C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\font_manager.py:1320: UserWarning: findfont: Font family ['nanumgothic'] not found. Falling back to DejaVu Sans
  (prop.get_family(), self.defaultFamily[fontext]))<jupyter_text>make_blobs<jupyter_code>from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, 
                 cluster_std=1.0, center_box=(-10, 10), 
                 shuffle=True, random_state=None)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>인수:    - n_samples: 표본 데이터 수 (default=100)    - n_features: 독립 변수의 수 (deafult=20)    - centers: 생성할 클러스터의 수 혹은 중심 (default=3)    - center_std: 클러스터의 표준 편차 (default=1)    - center_box: 생성할 클러스터의 바운딩 박스(default=(-10, 10) 반환값:    - X: [n_samples, n_features] 크기의 배열        - 독립 변수    - y: [n_samples] 크기의 배열        - 종속 변수<jupyter_code>from sklearn.datasets import make_blobs
plt.title('Three blobs')
X1, Y1 = make_blobs(n_features=2, centers=3)
plt.scatter(X1[:, 0], X1[:, 1], marker='o', c=Y1, s=100,
           edgecolor='k', linewidth=2)
plt.show()<jupyter_output>C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\font_manager.py:1320: UserWarning: findfont: Font family ['nanumgothic'] not found. Falling back to DejaVu Sans
  (prop.get_family(), self.defaultFamily[fontext]))
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1416262789445342, 'fraction_numerical': 0.0341949380721594, 'mean_word_length': 3.8059508408796896, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 11, '<?xml version=': 0, '>': 11, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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