エビデンスで教育を考えた

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クラスタリングのイメージを描いてみた。

#データセットをmake_blobsで生成

from sklearn.datasets import make_blobs
X, Y = make_blobs(n_samples=150,#データ点の個数
                  n_features=2,#特徴量の個数
                  centers=3,#クラスタの個数
                  cluster_std=0.5,#クラスタ内の標準偏差
                  shuffle=True,#データ点をシャッフル
                  random_state=0)#乱数生成器の状態を指定



import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c='white', marker='o', edgecolor='black', s=50)
plt.grid()
plt.tight_layout()
plt.show()

f:id:mathlikeB:20210508142005p:plain

乱数だから毎回同じ図にはならない。

参考
https://qiita.com/fujin/items/bb82d77b0b08c107f819