在机器学习和数据科学领域，数据可视化是一种重要的工具，它可以帮助理解数据的分布和特征。本文将介绍如何使用Python的matplotlib和sklearn库来生成和展示不同的数据集可视化图表。这些图表将展示数据点在二维空间中的分布，其中每个点的颜色代表其类别标签。
为了简化可视化，所有数据集都只有两个特征，分别在x轴和y轴上表示。将使用不同的参数生成多个数据集，并通过散点图展示它们。首先，将使用make_classification函数生成具有不同数量信息特征、每个类别的簇数和类别数量的数据集。然后，将使用make_blobs和make_gaussian_quantiles函数生成另外两个数据集。
以下是生成这些数据集并进行可视化的Python代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs, make_classification, make_gaussian_quantiles
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.subplots_adjust(bottom=0.05, top=0.9, left=0.05, right=0.95)
# 生成具有一个信息特征和每个类别一个簇的数据集
plt.subplot(321)
plt.title("一个信息特征，每个类别一个簇", fontsize="small")
X1, Y1 = make_classification(n_features=2, n_redundant=0, n_informative=1, n_clusters_per_class=1)
plt.scatter(X1[:,0], X1[:,1], marker="o", c=Y1, s=25, edgecolor="k")
# 生成具有两个信息特征和每个类别一个簇的数据集
plt.subplot(322)
plt.title("两个信息特征，每个类别一个簇", fontsize="small")
X1, Y1 = make_classification(n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, n_clusters_per_class=1)
plt.scatter(X1[:,0], X1[:,1], marker="o", c=Y1, s=25, edgecolor="k")
# 生成具有两个信息特征和每个类别两个簇的数据集
plt.subplot(323)
plt.title("两个信息特征，每个类别两个簇", fontsize="small")
X2, Y2 = make_classification(n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2)
plt.scatter(X2[:,0], X2[:,1], marker="o", c=Y2, s=25, edgecolor="k")
# 生成具有三个类别、两个信息特征和每个类别一个簇的数据集
plt.subplot(324)
plt.title("多类别，两个信息特征，每个类别一个簇", fontsize="small")
X1, Y1 = make_classification(n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, n_clusters_per_class=1, n_classes=3)
plt.scatter(X1[:,0], X1[:,1], marker="o", c=Y1, s=25, edgecolor="k")
# 生成具有三个中心的“blobs”数据集
plt.subplot(325)
plt.title("三个数据簇", fontsize="small")
X1, Y1 = make_blobs(n_features=2, centers=3)
plt.scatter(X1[:,0], X1[:,1], marker="o", c=Y1, s=25, edgecolor="k")
# 生成将高斯分布分为三个分位数的数据集
plt.subplot(326)
plt.title("高斯分布分为三个分位数", fontsize="small")
X1, Y1 = make_gaussian_quantiles(n_features=2, n_classes=3)
plt.scatter(X1[:,0], X1[:,1], marker="o", c=Y1, s=25, edgecolor="k")
plt.show()
这段代码首先导入了必要的库，然后设置了图表的大小和布局。接着，它使用不同的参数调用了make_classification、make_blobs和make_gaussian_quantiles函数来生成数据集，并使用scatter函数将这些数据集绘制为散点图。每个子图都设置了标题和字体大小，以便清晰地展示不同的数据集特征。最后，使用show函数显示所有图表。
这些图表可以帮助直观地理解数据集的结构和分布，例如，可以看到不同数量的信息特征如何影响数据点的分布，以及不同类别的数据点如何聚集在一起。此外，通过比较不同图表，还可以观察到不同数据生成方法对数据分布的影响。