非均衡数据集分类

本算法采用改进的SMOTE算法对少数类数据进行过采样，使用聚类的欠采样方法删除冗余或噪音数据。通过对数据集的清洗和均衡，提高了少数类的分类精度，增强了支持向量机训练的效率。

Gary Thung 和 Mindy Yang 收集的图像数据集，用于垃圾分类任务。有助于了解垃圾分类方法，指导普通民众科学处理垃圾，提高城市环境质量。

技术上，当处理非方阵问题时，通常难以直接应用反函数求解。为了在Matlab中获得均衡器的抽头系数，我们采用了特定的编程方法。

本数据集用于预测心电图心跳信号类别，包含超过 20 万条来自某平台的心电图数据记录，每条数据均由 1 列采样频次一致、长度相等的信号序列组成。为确保比赛公平，将抽取 10 万条作为训练集，2 万条作为测试集 A，2 万条作为测试集 B，并对心跳信号类别进行脱敏处理。数据集包含以下文件：testA.csv、sample_submit.csv 和 train.csv。

分类器当前版本：0.1 开发版，基于数据挖掘概念的基础分类软件。此应用程序仅适用于完整的分类属性且无缺失值的数据集。目前版本可能含有一些错误，我会不断修复，敬请关注更新！ 要求：- Python 3.3+：请从官网下载。- Numpy：请从官网下载。- PyQt4：请从官网下载。 使用方法：项目根目录包含示例文件 data.txt，您可使用它测试应用程序。Classifier v0.1 包括以下4个步骤： 步骤 1：选择一个.txt格式的数据集，它将用于构建决策树。建议检查 data.txt 文件以了解正确的格式。所有记录需按行排列，每条记录用逗号隔开，不包含括号或方括号。 步骤 2：选择数...（内容未完，请按实际需求填写）

整合所有音乐流派分类数据的综合数据集。

本实验选用UCI数据集进行研究，共进行了15~16个实验组。每个组选择一个数据集进行分析，并评估至少三种分类算法的性能。结果表明，某些算法表现显著优于其他算法。文章详细解释了性能最佳算法的实验结果，包括文字和图形评估结果。

在关系数据库中，函数依赖描述了属性之间的关联性。根据依赖关系中属性集合的包含情况，函数依赖可分为平凡函数依赖和非平凡函数依赖。 非平凡函数依赖：设X和Y是关系模式R(U)中属性集U的子集，如果X→Y成立，但Y不是X的子集 (Y ⊈ X)，则称X→Y是非平凡的函数依赖。这意味着X的值唯一地决定了Y的值，且Y包含了X之外的信息。 平凡函数依赖：同样地，如果X→Y成立，但Y是X的子集 (Y ⊆ X)，则称X→Y是平凡的函数依赖。这意味着X的值决定了Y的值，但Y的信息完全包含在X中，没有提供额外的信息。 举例：在学生选课关系SC(Sno, Cno, Grade)中，* (Sno, Cno) → Grade 是非平凡函数依赖，因为学生和课程共同决定了成绩，而成绩不是学生或课程信息的子集。* (Sno, Cno) → Sno 和 (Sno, Cno) → Cno 都是平凡函数依赖，因为学生和课程信息已经包含了学生信息和课程信息。

Wine 数据集包含来自三个不同品种的 178 个葡萄酒样本数据，每个样本具有 13 个属性，例如酒精含量、苹果酸含量等。该数据集广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的分类算法研究，是初学者入门和算法评估的理想选择。

Fisher 的 Iris 数据集常被用作神经网络程序的测试数据集。数据集包含鸢尾花属植物的萼片和花瓣的长度和宽度数据。通过将类用数字标识（0-2），数据变为适合神经网络训练的格式。