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适用于MATLAB的若干多变量时序数据集。

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简介:
以下列举了几个以MATLAB格式提供的、常用的多变量时序数据集,这些数据集非常适合用于进行分类或聚类相关的研究工作。具体包括ArabicDigits、AUSLAN、CharacterTrajectories、CMUsubject16、ECG、JapaneseVowels、KickvsPunch、Libras、NetFlow、UWave以及Wafer和WalkvsRun等数据集。这些数据集的来源是Mustafa Gokce Baydogan所著的《Multivariate Time Series Classification Datasets》。

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  • MATLAB使
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    本资料汇集了多组适用于MATLAB环境分析的多变量时间序列数据集,旨在为科研和工程应用提供丰富的测试与验证资源。 MATLAB格式的几个常用多变量时序数据集可用于分类或聚类研究,包括ArabicDigits、AUSLAN、CharacterTrajectories、CMUsubject16、ECG、JapaneseVowels、KickvsPunch、Libras、NetFlow、UWave、Wafer和WalkvsRun。这些数据集由Mustafa Gokce Baydogan提供。
  • _data_multivar-
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    这是一个包含多个变量的数据集合,适用于多种数据分析和模型训练场景。包含了各种类型的特征和标签,便于研究者深入探索不同变量之间的关系。 data_multivar是一个数据集。
  • 2023年城市POI矢
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    本资料集包含了2023年度多个主要城市的关键兴趣点(POI)的精确矢量信息,适用于地理信息系统分析、城市管理及市场调研等领域。 标题“2023年部分城市POI矢量数据”表明这是一个包含特定城市地点信息的矢量数据集。POI(Point of Interest)通常指的是地图上的兴趣点,例如餐馆、商店、医院等具有特殊功能或吸引力的位置。矢量数据使用几何对象来表示地理信息,包括点、线和面,可以精确存储位置和形状,并方便进行缩放与编辑。 描述中的“仅供练手使用”意味着这个数据集可能用于学习或实践GIS技术,如数据处理、分析及可视化。通过该数据集,GIS专业人士和爱好者能够了解如何操作POI数据并将其在地图上呈现出来。 标签“POI”和“矢量数据”进一步明确了内容。“POI”指的是地理信息学中的具体应用,“矢量数据”表明这些几何对象的数据可以用于创建详细且可交互的地图。 从压缩文件名来看,该资料包括北京、成都、上海、武汉、深圳、重庆及广州七座城市的POI矢量数据。每个城市都有一个.cpg和.dbf文件,其中.cpg文件存储字符编码信息以确保不同语言的正确显示;.dbf文件则包含表格结构的数据如名称、类型和坐标等。 使用这样的数据集可以: 1. **学习GIS基础**:理解GIS基本概念及矢量数据结构与属性。 2. **处理数据**:掌握导入、导出、清洗及管理这些数据的技能,可能需要用到QGIS或ArcGIS等软件。 3. **空间分析**:通过这些数据进行空间统计分析,如识别城市中POI最密集类别,或者研究POI分布和人口密度的关系。 4. **制作地图**:将数据可视化为热力图、密度图或其他专题地图以展示服务设施的分布情况。 5. **应用开发**:对于开发者而言,这些数据可用于构建导航或生活服务类应用提供地理位置相关的推荐或查询功能。 这份数据集是GIS学习和实践的重要资源,涵盖了多个中国主要城市的POI信息。它不仅有助于提升GIS技能,在数据分析、城市规划及地理研究领域也具有重要的参考价值。
  • | 列预测
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    简介:本数据集专注于单变量时间序列分析与预测,提供丰富的历史观测值,适用于研究趋势、季节性变化及异常检测等应用。 需要一个单变量时间序列的公开数据集,文件格式为.csv。该数据集中包含两个字段:Datetime和AEP_MW,并且时间间隔是每小时。
  • EEG预处理:使EEGLAB对执行步骤
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    本项目利用EEGLAB软件进行脑电图(EEG)信号的预处理工作,包括对多个数据集实施滤波、去噪及重参考等操作,以确保后续分析的数据质量。 EEG_pre_processing:对多个数据集运行EEGLAB的几个预处理步骤。
  • 128个单UCR
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    此简介介绍了一个包含128个单变量时间序列的数据集,该数据集遵循UCR(University of California Riverside)格式,广泛应用于时间序列分析与机器学习研究。 128个单变量时间序列数据的UCR数据集可以用于进行时间序列分类等任务,包含多种类型的单变量时间序列数据。解压密码为attempttoclassify或someone。
  • 结构课件
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    该资料包含一系列精心设计的数据结构课程讲义,涵盖基础概念、算法及应用实例,旨在帮助学生深入理解并掌握数据结构的核心知识。 数据结构老师的一些课件有助于更好地学习数据结构。
  • 融合聚焦图像
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    本文探讨了如何利用若干幅不同焦点位置的图像进行有效融合的技术方法,旨在提高图像清晰度和细节展现能力。 这段文本描述了一组包含不同焦距的图像,这些图像可用于进行图像融合和图像配准的实验。
  • MATLAB实现GRU列预测
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    本研究运用MATLAB编程环境,探讨了基于门控循环单元(GRU)神经网络模型进行多变量时间序列数据预测的方法与应用。通过实验验证了该方法的有效性及准确性。 本段落全面讲解了如何在 MATLAB 平台上使用门控循环单元(GRU)进行多变量时间序列预测的方法与流程,包括数据生成、预处理、模型构建及评估等环节,并提供了可用于实践验证的真实样例代码。 适用人群:本内容适用于需要掌握时间序列分析和机器学习方法的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标:对于希望在 MATLAB 上利用 GRU 进行气象预报或股市波动预测等多维时序数据分析的专业人士来说,本段落具有很高的参考价值。 其他说明:文中附有完整数据示例,方便读者直接动手练习并快速验证 GRU 预测的效果,有助于加深对理论的理解及实战经验的积累。