클러스터링용 데이터셋 생성하기
합성 데이터는 전적으로 합법이며 전 세계 개인정보보호 법규의 요구 사항을 모두 충족합니다. 원시 데이터를 대체할 수 있는 유효하고 프라이버시를 고려한 방법이죠. make_blobs() 함수는 가우시안(정규) 분포를 따르는 데이터 포인트를 생성할 수 있습니다.
이번 연습에서는 15000개의 샘플로 구성된 데이터셋을 생성해 보겠습니다.
numpy는 이미 np로 임포트되어 있으며, 사용자 정의 함수 plot_data_points()도 이 연습을 위해 다시 제공되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 데이터 프라이버시와 익명화
연습 안내
- 클러스터링 데이터셋을 생성하기 위해
datasets모듈에서 해당 함수를 임포트하세요. 2개의 특징,2개의 중심, 클러스터 표준편차가3인15000개 샘플의 데이터셋을 생성하세요.- 생성된 데이터의 모양을 출력하세요.
- 2차원 산점도로 결과 데이터 포인트를 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import the function from the datasets module for generating clustering datasets
from sklearn.datasets import ____
# Generate a dataset with 15000 rows, 2 features, 2 centers, and a cluster std of 3
x, labels = ____
# Print the shape of the resulting generated data
print(____)
# See the resulting data points in a 2 dimensional scatter plot
plot_data_points(x, labels)