Advertisement

大量数据，适用于分类、聚类或预测任务。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该数据集，名为“负荷数据（爱尔兰）”，采用文本格式（txt），其中包含电力负荷信息以及天然气的使用数据。该数据集的时间分辨率设定为30分钟，并且txt文件中的第一列对应于智能电表的编号，第二列则包含时间信息，但其格式并非标准的常用形式，因此需要进行必要的转换处理。后续的三列数据分别代表了用电量的大小。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 大量负荷数据，适用于分类、聚类和预测
    优质
    本项目包含丰富多样的负荷数据分析集，广泛应用于分类、聚类及预测模型中，助力研究人员深入探究电力系统需求模式。 负荷数据（爱尔兰），格式为txt文件，包含电力负荷数据及天然气使用情况，时间分辨率为30分钟。文本的第一列是智能电表编号，第二列表示时间（非标准格式需要转换），接下来的三列表示用电量。
     
  • 数据预测与分类聚类系统
    优质
    数据预测与分类聚类系统是一款集数据分析、模式识别及智能决策支持于一体的先进工具。通过运用机器学习和统计模型，它能够对大量复杂的数据进行高效处理，实现精准预测和细致分类，帮助企业或研究机构从海量信息中挖掘潜在价值，助力业务优化和创新。 我们设计了一个包含分类、预测和聚类功能的系统，并为每个部分选择了不同的算法进行训练。在评估模型性能时，采用了多种指标来确保准确性与有效性。同时，为了便于理解和分析结果，还应用了可视化技术。 具体而言，在分类系统中使用了k-近邻（KNN）、贝叶斯分类器、决策树、AdaBoost、GBDT、随机森林和逻辑回归等算法；预测系统的算法包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、XGBoost、岭回归以及多项式回归和决策树回归。聚类系统则采用了K-means，层次聚类BIRCH及密度聚类DBSCAN等多种方法来实现数据的自动分类与分组功能。
     
  • UCI名义型数据集（适用于聚类和分类）
    优质
    本数据集为UCI名义型数据集，专为聚类与分类任务设计，包含多类别属性值，是机器学习研究的理想选择。 这里有15个UCI标称型数据集，可用于分类和聚类算法。这些数据集被分为两部分：第一部分是在预处理之前的数据；第二部分是已完成预处理后的数据。
     
  • 大量用电数据的并行聚类分析
    优质
    本研究探讨了在大数据背景下如何高效地对海量用电数据进行并行处理与聚类分析，旨在发现用户用电模式和行为特征。 针对用电数据量大及用电数据分析效率低的问题，本段落通过理论分析与实验方法研究了用于电力数据分析的并行处理架构，并探讨了Canopy和K-means两种典型的聚类算法。在此基础上，提出了一种新的聚类策略：先利用Canopy对大量用电数据进行粗略分类以确定初始簇的数量及中心点位置；再采用K-means算法完成精确分组。该方法既发挥了K-means操作简便且快速收敛的优点，又避免了陷入局部最优解的缺点。 为了实现海量电力数据分析的目标，所提方案被部署在MapReduce框架上进行了实验验证。研究结果显示：提出的算法对于处理大规模用电数据集具有高效性和可行性，并展现出良好的加速比性能。
     
  • 基于粒子群优化的支持向量机数据分类预测，PSO-SVM分类预测，适用于多变量输入的二分类与多分类模型
    优质
    本研究提出一种基于粒子群优化（PSO）算法调参的支持向量机(PSO-SVM)分类预测模型，有效处理多变量输入下的二分类及多分类问题。 本段落介绍了一种使用粒子算法（PSO）优化支持向量机的数据分类预测方法，即PSO-SVM分类预测模型，并应用于多变量输入的场景中。该模型可以处理多特征输入单输出的二分类及多分类问题。程序采用MATLAB编写，代码内包含详细注释，方便用户直接替换数据使用。此外，程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图以辅助分析和评估预测结果。
     
  • DMTC：深度多任务聚类，用于无监督图像分类
    优质
    DMTC（Deep Multi-Task Clustering）是一种先进的无监督学习技术，专为图像分类设计。它通过同时执行多种相关任务来提高模型在复杂数据集上的性能和鲁棒性，从而实现更精确的聚类结果。 DMTC（深度多任务聚类）能够实现无监督的图像分类。
     
  • 用于聚类和分类的数据集
    优质
    本数据集包含各类结构化信息，旨在支持机器学习中的聚类与分类任务，适用于研究、模型训练及算法测试等场景。 在进行聚类或分类分析时，经典的测试数据集对于评估所设计算法的效果非常重要。我上传的数据集格式为.mat文件，可以通过load命令来加载这些数据集。
     
  • 手写数字图像数据集 MNIST160 - 适用于 YOLOv8 分类任务
    优质
    简介：MNIST160是专为YOLOv8设计的手写数字图像数据集，包含增强后的160个样本，旨在优化模型在手写数字分类上的性能。 MNIST160 手写数字图片数据集是一组精心挑选和优化的图像，专为最新的 YOLOv8 图像分类任务设计。该数据集包含 160 张高质量的手写数字图像，这些图像是从 0 到 9 的各个手写样式中精选出来的，每个数字有 16 种不同的书写风格。每张图片都经过细致处理以确保清晰度和一致性，使其成为理想的训练材料。 数据集的关键特点包括： - 高分辨率：所有图像均具有高分辨率，保证了图像的清晰度，便于 YOLOv8 算法进行准确识别与分类。 - 多样化风格：160 张图包含多种手写样式，确保数据集中样式的多样性，有助于算法更好地理解和区分不同的手写数字。 - 优化标注：所有图片都附有精确的标注信息，包括每个数字的位置和类别，这对于 YOLOv8 算法的有效训练至关重要。 此外，这个数据集不仅适用于基础的手写数字识别任务，还能够用于更复杂的图像处理与分类挑战，例如风格识别、字迹分析等。
     
  • 蚂蚁与蜜蜂的数据集，适用于二分类任务
    优质
    本数据集包含蚂蚁和蜜蜂两类图像，旨在支持机器学习中的二分类问题研究，适合用于训练模型识别昆虫种类。 蚂蚁蜜蜂数据集可以用于二分类任务。
     
  • ML-DL-Analysis: 数据挖掘任务——关联分析、分类与聚类-源码
    优质
    ML-DL-Analysis项目专注于数据挖掘中的关键任务，包括关联规则学习、分类和聚类。该项目提供全面的源代码以帮助用户深入理解这些技术，并应用于实际问题解决中。 Machine Learning + Deep Learning 数据挖掘-电影评分 Apriori 关联分析 KNN 分类 K-means 聚类