我敢肯定已经多次提出相反的问题，但我找不到任何关于如何生成错误随机数的答案。
我想编写一个用于聚类分析的小程序，并想生成一些随机点进行测试。如果我只是插入 1000 个具有随机坐标的点，它们将分散在整个字段中，这将使聚类分析变得毫无价值。
有没有一种简单的方法来生成构建集群的随机数？
我已经考虑过不使用random()但random()*random()会生成正态分布的数字（我想我在 Stack Overflow 的某个地方读到了这个）。
第二种方法是随机选择几个区域并在该区域再次运行点生成，这当然会在该区域产生一个集群。
你有更好的主意吗？
如果您有意生成结构良好的集群（而不是完全随机的集群），您可以将两者结合起来找到一个集群中心，然后在它周围放置很多点以呈正态分布。
以及在笛卡尔坐标（x，y）中工作；您可以使用径向方法来分配特定集群的点。选择一个随机角度（0-2PI 弧度），然后选择一个半径。请注意，由于周长是成比例的半径，因此靠近中心的区域分布会更密集 - 但每个特定半径的分布将是相同的。修改径向分布以产生更紧密的集群。
或者，您可以将真实世界的派生数据用于具有自然聚类的半随机点分布。最近我一直在做很多地理空间聚类分析。为此，我使用了真实世界的数据——邮政编码质心（在城市周围形成自然集群）；和餐厅的位置。另一个建议：您可以使用恒星目录或银河目录。
生成少量锚点。真正的随机数。然后在它们周围产生噪音：
anchor + dist * (random() - 0.5))
这将生成聚集的数字，这些数字将均匀分布在距离dist上。
也许我误解了，但是 gnu 科学库（用 c 编写）有很多分布在其中 - 你不能从那个库中的高斯/泊松等中选择坐标吗？
http://www.gnu.org/software/gsl/manual/html_node/Random-Number-Distributions.html
他们也提供了来自链接的泊松分布的简单示例。
如果您需要您的分布有界（例如 y 坐标不小于 -1），那么您可以通过拒绝从 gsl 中的均匀分布采样来实现。
祝福，汤姆
我的第一个想法是，您可以使用线性同余生成器来实现自己的，并尝试使用系数，直到获得足够低的周期来满足您的需求。一个非常低的m系数应该可以解决问题。
我也喜欢你的第二个想法，即围绕几个预先选择的点运行一个好的 RNG 来创建集群。您可以使用此方法针对集群的特定区域，也可以随机生成这些区域。