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.

파일	데이터 세트 설명
`acetylene.mat`	상관관계가 있는 예측 변수를 포함하는 화학 반응 데이터
`arrhythmia.mat`	UCI Machine Learning Repository의 심장 부정맥 데이터
`batterysmall.mat`	리튬 이온 배터리의 센서 데이터(전압, 전류 및 온도)와 충전 상태 및 [1]에 있는 데이터의 일부
`carbig.mat`	차량 측정값(1970–1982)
`carsmall.mat`	`carbig.mat`의 서브셋. 차량 측정값(1970, 1976, 1982)
`census1994.mat`	UCI Machine Learning Repository의 성인 데이터
`cereal.mat`	아침 식사용 시리얼의 성분
`cities.mat`	미국 대도시 지역의 삶의 질 등급
`discrim.mat`	판별분석에 사용되는 `cities.mat`의 한 가지 버전
`examgrades.mat`	0~100 척도의 시험 성적
`fisheriris.mat`	피셔(Fisher)의 1936년 붓꽃 데이터
`flu.mat`	미국의 몇몇 지역에 대한 Google Flu Trends 추정 ILI(인플루엔자 유사 질병) 비율 및 Sentinel Provider Reports 기반 CDC 가중 ILI 비율
`gas.mat`	1993년 메사추세츠주 근방의 가솔린 가격
`hald.mat`	시멘트와 혼합 재료의 발열
`hogg.mat`	각각의 우유 출하에 포함된 박테리아 수
`hospital.mat`	시뮬레이션된 병원 데이터
`humanactivity.mat`	앉기, 서기, 걷기, 뛰기, 춤추기와 같은 사람의 다섯 가지 동작에 대한 인식 데이터
`imports-85.mat`	UCI Repository의 1985년 자동차 수입 데이터베이스
`ionosphere.mat`	UCI Machine Learning Repository의 ionosphere 데이터셋
`kmeansdata.mat`	4차원 군집화 데이터
`lawdata.mat`	15개 로스쿨의 평균 성적 및 LSAT 점수
`mileage.mat`	2개 공장의 3가지 차량 모델에 대한 주행거리 데이터
`moore.mat`	5가지 예측 변수에 대한 생화학적 산소 요구량
`morse.mat`	전신 기사가 아닌 일반인의 모스 부호 차이 인식
`nlpdata.mat`	MathWorks^® 문서에서 추출된 자연어 처리 데이터
`ovariancancer.mat`	4000개의 예측 변수에 대한 그룹화된 관측값 [2][3]
`parts.mat`	36개 원형 부품의 차원별 흔들림 공차(dimensional run-out)
`polydata.mat`	다항식 피팅에 대한 표본 데이터
`popcorn.mat`	팝콘 기기 유형 및 브랜드별 팝콘 산출량
`reaction.mat`	Hougen-Watson 모델에 대한 반응 속도론
`spectra.mat`	60개 가솔린 표본의 NIR 스펙트럼 및 옥탄 수치
`stockreturns.mat`	시뮬레이션된 주식수익률

참고 문헌

[1] Kollmeyer, Phillip, Carlos Vidal, Mina Naguib, and Michael Skells. "LG 18650HG2 Li-ion Battery Data and Example Deep Neural Network xEV SOC Estimator Script." Mendeley 3 (March 2020). https://doi.org/10.17632/CP3473X7XV.3.

[2] 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.

[3] 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.