UCI数据库

最新推荐文章于 2023-10-28 20:34:20 发布
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#数据库 #UCI #机器学习 #数据 #数据挖掘

UCI数据库是加州大学欧文分校(University of CaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库，这个数据库目前共有335个数据集，其数目还在不断增加，UCI数据集是一个常用的标准测试数据集。

UCI数据可以使用Matlab的dlmread（或textread或者利用matlab的导入数据）读取，不过，需要先将不是数字的类别用数字，比如1/2/3等替换，否则读入不了数值，当字符了。

每个数据文件（.data）包含以“属性-值”对形式描述的很多个体样本的记录。对应的.info文件包含的大量的文档资料。（有些文件generate databases；他们不包含*.data文件。）作为数据集和领域知识的补充，在utilities目录里包含了一些在使用这一数据集时的有用资料。

http://archive.ics.uci.edu/ml/
这里写图片描述

UCI数据库中的声呐，支持向量机
zn2022112128的博客
10-25 409
UCI数据库中的声呐(Sonar) 数据集记录了在使用声呐探测岩石或矿物过程的208条数据，包含两个类别(矿物-mine、岩石-rock)，每个数据包含60个属性，表示从不同角度捕获的声呐信号的强度。您也可以浏览数据集的分类列表，以找到声呐数据集所在的分类（如“分类数据集”）。然后，请采用合适的特征选择方法对数据集进行处理，降低特征的数量，再使用支持向量机在该数据集上建立分类模型，并比较特征选择前后分类模型性能的变化情况。在这个页面上，您可以找到数据集的详细描述、数据文件的下载链接以及数据集的使用说明。
机器学习UCI数据库
04-21
里面包含了模式识别使用的常用的UCI经典数据，能够按照索引寻找对应的数据，如winData、IrisData等。
uci机器学习数据库简介
柏图
10-28 5039
数据集名称和简述实例数和特征数属性类型和属性值数据集下载地址数据集参考文献以下是UCI机器学习数据库中常用的数据集：Iris（鸢尾花）：鸢尾花数据集是三分类问题中应用最广泛的数据集之一，包含了3种不同种类的鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度等4个特征属性。Wine（葡萄酒）：葡萄酒数据集包含了3种不同种类的葡萄酒，记录了13个葡萄酒的化学成分，是多分类问题的一个经典数据集。Breast Cancer（乳腺癌）：乳腺癌数据集包含了诊断了乳腺肿块的良性和恶性样本的特征值组合。
UCI数据集
03-13
uci常用数据集如iris、glass等，适合数据挖掘实验
UCI 数据集
04-07
该数据集是比较权威的，可用于测试聚类、分类等算法。
机器学习-UCI数据集
weixin_44625028的博客
03-29 5489
机器学习-UCI数据集 UCI数据库是加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库。 常用uci数据集包括：Iris,Wine,Soybean,Zoo.该数据集聚类结果可靠，适合做聚类分析的基准数据集。 uci官网地址： http://www.ics.uci.edu. Machine Learning Repository（机器学习库）地址： http://archive.ics.uci.edu/m...
标准UCI数据库下载
05-25
标准UCI数据，用于matlab程序测试，并验证程序正确率，包括分为两类，三类和四类数据
SRBCT.zip_machine learning_uci数据库 SRBCT_二分类_二分类 python_数据集分类
09-23
"uci数据库"是提及UCI机器学习仓库的地方，这是个宝贵的数据资源，为研究人员提供了各种各样的数据集，涵盖了多种领域的机器学习问题。 "数据集分类"意味着该数据集已经过预处理，可能包括了特征选择、标准化或编码...
UCI 数据库中的 Sonar（声呐）数据集
08-17
UCI 数据库是机器学习和数据挖掘领域广泛使用的资源库，它包含了大量的公开数据集，供研究者进行算法开发和模型验证。其中，“Sonar”数据集是一个专门用于分类问题的经典实例，尤其适用于模式识别和异常检测。这个...
对UCI数据库中的Heart_Disease_Dataset数据集进行数据分析，并做二分类预测_U
10-01
UCI数据库中的Heart_Disease_Dataset数据集是心脏疾病分析的重要资源，它包含了大量的心脏病患者的相关医疗信息。数据分析工作首先涉及到数据的预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据类型转换等。在...
UCI数据集（55个）
04-28
本资源是个人从UCI官网上面下载的数据集进行了整理，方便大家使用，总共有55个数据集，希望对大家有所帮助。
UCIDatasets
06-11
UCI 数据集，，包括Pima_dataset,iris等数据集。。用于分类和回归。。
UCI数据集.rar
11-25
UCI数据集作为标准测试数据集经常出现在许多机器学习的论文中，为了更方便使用这些数据集有必要对其进行整理，这里整理了论文中经常出现的数据集，并详细介绍如何使用MATLAB将数据集文件整理成自己需要的格式以及如何使用数据集文件。
UCI机器学习数据库部分数据集（iris、wine、glass）
09-13
适用于聚类和分类测试用的数据集。
UCI
weixin_30716141的博客
11-09 336
数据库是加州大学欧文分校(UniversityofCaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库，这个数据库目前共有187个数据集，其数目还在不断增加，UCI数据集是一个常用的标准测试数据集。 UCI上的“MultipleFeatures”数据库,这是一个手写数字识别问题,其中每个数字的数字化图像由6组共649个特征表示。 UCI数据可以使用matlab的dlm...
UCI 数据集
crooked8的博客
09-06 649
野子电竞数据官网改版https://www.xxe.io/全新登场 filename=’.\iris\iris.data’; %使用 , 分割符分割每列数据； ‘‘headerlines’：表示忽略前N行，从N+1行开始读取数据集 [attrib1, attrib2, attrib3, attrib4, class] =textread(filename,’%f %f %f %f %s’,‘del...
UCI 数据集 - http://www.mafutian.net/180.html
weixin_30709809的博客
07-12 3311
【摘要】常用的知名uci数据集主要包括四种：Iris，Wine，Soybean，Zoo，已知这四类数据集聚类结果可靠，并取得一致见意，适合做聚类分析的基准数据集。本文简要介绍这四类数据集。 首先，简绍一下uci数据集，百度百科是这么简绍的：UCI数据库是加州大学欧文分校(University of CaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库，这个数据库目前共有335个数据集，其...
UCI机器学习库和一些相关算法
weixin_34043301的博客
05-27 733
UC Irvine Machine Learning Repository：UCI指的是加州大学欧文分校。UCI机器学习库主要是收集的机器学习领域的一些相关数据集和数据生成器，可以用来做一些基本的实验。存档是创建为大卫阿哈和加州大学欧文分校研究员在1987年研究生FTP文件。自那时以来，它已被广泛用于学生，教育工作者，和其他研究机器学习的研究者，作为一个数据来源。UCI数据集 的说明 告诉了读者 ...
uci机器学习库数据集
最新发布
04-29
### 关于UCI Machine Learning Repository Datasets UCI Machine Learning Repository 是由加州大学欧文分校 (University of California, Irvine) 的信息与计算机科学学院维护的一个数据集集合，最早创建于1987年[^2]。该库提供了大量的结构化数据集，适用于多种用途，包括但不限于教学、算法开发、模型评估以及学术研究。 #### 数据集的特点 这些数据集覆盖了多个学科领域，例如社会科学、生物学、医学和工程学等[^2]。每一个数据集都附带详细的描述文档，说明其属性特征、实例数量、属性数量以及其他元数据信息。这使得研究人员能够快速了解并利用这些数据进行分析工作。 #### 获取方式 访问 UCI Machine Learning Repository 官方网站即可浏览和下载所需的数据集，无需注册账户[^3]。对于希望自动化获取数据集及其相关信息的情况，可以考虑使用专门编写的爬虫工具，比如基于 Java 技术栈实现的 Spider 工具，它可以抓取数据集的相关背景资料并将之整理成 Excel 文件存储下来[^4]。 以下是通过编程手段列举部分可用数据集名称的例子： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') datasets_list = [] for link in soup.find_all('a'): href = link.get('href') if '/ml/datasets/' in str(href): dataset_name = link.string.strip() datasets_list.append(dataset_name) print(datasets_list[:10]) # 打印前十个数据集的名字作为示例 ``` 此脚本仅作演示目的，实际操作时需注意遵守目标站点的服务条款。
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