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표본 데이터 세트

Statistics and Machine Learning Toolbox™에는 다음 표에 있는 표본 데이터 세트가 포함되어 있습니다.

MATLAB® 작업 공간으로 데이터 세트를 불러오려면 다음을 입력하십시오.

load filename

여기서 filename은 표에 나열된 파일 중 하나입니다.

데이터 세트는 개별 데이터 변수, 참조를 포함하는 설명 변수, 데이터 세트 및 그 설명을 캡슐화하는 dataset형 배열을 적절하게 포함합니다.

파일데이터 세트 설명
acetylene.mat상관관계가 있는 예측 변수를 포함하는 화학 반응 데이터
arrhythmia.matUCI Machine Learning Repository의 심장 부정맥 데이터
carbig.mat차량 측정값(1970–1982)
carsmall.matcarbig.mat의 서브셋. 차량 측정값(1970, 1976, 1982)
census1994.matUCI Machine Learning Repository의 성인 데이터
cereal.mat아침 식사용 시리얼의 성분
cities.mat미국 대도시 지역의 삶의 질 등급
discrim.mat판별분석에 사용되는 cities.mat의 한 가지 버전
examgrades.mat0~100 척도의 시험 성적
fisheriris.mat피셔(Fisher)의 1936년 붓꽃 데이터
flu.mat미국의 몇몇 지역에 대한 Google Flu Trends 추정 ILI(인플루엔자 유사 질병) 비율 및 Sentinel Provider Reports 기반 CDC 가중 ILI 비율
gas.mat1993년 메사추세츠주 근방의 가솔린 가격
hald.mat시멘트와 혼합 재료의 발열
hogg.mat각각의 우유 출하에 포함된 박테리아 수
hospital.mat시뮬레이션된 병원 데이터
humanactivity.mat앉기, 서기, 걷기, 뛰기, 춤추기와 같은 사람의 다섯 가지 동작에 대한 인식 데이터
imports-85.matUCI Repository의 1985년 자동차 수입 데이터베이스
ionosphere.matUCI Machine Learning Repository의 ionosphere 데이터셋
kmeansdata.mat4차원 군집화 데이터
lawdata.mat15개 로스쿨의 평균 성적 및 LSAT 점수
mileage.mat2개 공장의 3가지 차량 모델에 대한 주행거리 데이터
moore.mat5가지 예측 변수에 대한 생화학적 산소 요구량
morse.mat전신 기사가 아닌 일반인의 모스 부호 차이 인식
nlpdata.matMathWorks® 문서에서 추출된 자연어 처리 데이터
ovariancancer.mat4000개의 예측 변수에 대한 그룹화된 관측값 [1][2]
parts.mat36개 원형 부품의 차원별 흔들림 공차(dimensional run-out)
polydata.mat다항식 피팅에 대한 표본 데이터
popcorn.mat팝콘 기기 유형 및 브랜드별 팝콘 산출량
reaction.matHougen-Watson 모델에 대한 반응 속도론
spectra.mat60개 가솔린 표본의 NIR 스펙트럼 및 옥탄 수치
stockreturns.mat시뮬레이션된 주식수익률

참고 문헌

[1] Conrads, Thomas P., Vincent A. Fusaro, Sally Ross, Don Johann, Vinodh Rajapakse, Ben A. Hitt, Seth M. Steinberg, et al. "High-Resolution Serum Proteomic Features for Ovarian Cancer Detection." Endocrine-Related Cancer 11 (2004): 163–78.

[2] Petricoin, Emanuel F., Ali M. Ardekani, Ben A. Hitt, Peter J. Levine, Vincent A. Fusaro, Seth M. Steinberg, Gordon B. Mills, et al. “Use of Proteomic Patterns in Serum to Identify Ovarian Cancer.” The Lancet 359, no. 9306 (February 2002): 572–77.