Scikit-learn предлагает утилиту make_blobs, которая генерирует гауссовские капли. Есть ли преимущество в использовании этого, скажем, scipy's multivariate_normal?В чем разница между make_blobs и многомерным гауссовским sklearn?
Как указано в документации, make_blobs Scikit-learn производит ряд изотропных гауссовских капель. Его можно рассматривать как вспомогательную функцию, которая экономит вам небольшой код. Приятно, если вам нужно продемонстрировать или протестировать некоторый алгоритм кластеризации, чтобы избежать большого кода шаблона.
Если вы решите использовать SciPy's multivariate_normal, то он также может управлять ковариационной матрицей каждого кластера. В некоторых случаях это может быть полезно.