UCI数据库

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

### 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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