22、文本和图像数据集的详细信息

文本和图像数据集的详细信息

1. 引言

在机器学习和数据分析领域，文本和图像数据集的使用是不可或缺的一部分。无论是进行分类、聚类还是降维，选择合适的数据集并对其进行适当的预处理都是至关重要的。本文将详细介绍用于实验的文本和图像数据集，包括数据集的选择、预处理步骤及其特点。

2. 图像数据集

在实验中，我们选择了四个典型的现实世界图像数据集：MNIST、Coil-20、CIFAR-10和SVHN。这些数据集涵盖了不同的领域，使得实验结果更具普遍性和代表性。

2.1 MNIST数据集

• 数据数量 ：5,000
• 维度 ：784（28x28像素）

MNIST数据集包含了手写数字的灰度图像，广泛用于图像识别和分类任务。每个图像为28x28像素，经过展平后成为784维的向量。

2.2 Coil-20数据集

• 数据数量 ：1,440
• 维度 ：1,024（32x32像素）

Coil-20数据集包含了20种不同物体的彩色图像，每个物体有72个不同角度的视图。每个图像为32x32像素，经过展平后成为1,024维的向量。

2.3 CIFAR-10数据集

• 数据数量 ：5,000
• 维度