uci数据库哪些属于回归数据，做聚类研究通常用哪些UCI数据集除了Iriswine之外

来源：整理时间：2024-01-09 14:00:26 编辑：黑码技术手机版

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1，做聚类研究通常用哪些UCI数据集除了Iriswine之外
2，UCI数据集怎么用
3，简单线性回归适用的数据类型是
4，什么是UCI标准数据集
5，线性回归和线性相关分析对数据有什么要求

1，做聚类研究通常用哪些UCI数据集除了Iriswine之外

UCI数据集除了Iris Wine之外，还有glass

你好！Wine Thyroid我的回答你还满意吗~~

做聚类研究通常用哪些UCI数据集除了Iriswine之外

2，UCI数据集怎么用

uci 数据集的说明告诉了读者数据的属性和类别，用户可以用自己的数据挖掘方法去将 uci数据集的分类，将结果与数据说明的结果对比。说明自己算法的正确性

UCI数据集怎么用

3，简单线性回归适用的数据类型是

【x是离散的，y是离散的】简单线性回归是根据观测数据，也就是一组“点”数据来建立的回归模型，当然是离散的了。

线性回归有一元有多元的，可以针对很多组数据！你那个实验可以同电子表格来解决，输入数据然后成图，显示r^2就可以了！

简单线性回归适用的数据类型是

4，什么是UCI标准数据集

UCI数据库是加州大学欧文分校(University of CaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库，这个数据库目前共有187个数据集，其数目还在不断增加，UCI数据集是一个常用的标准测试数据集。http://archive.ics.uci.edu/ml/

5，线性回归和线性相关分析对数据有什么要求

B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差,所以看结果要看标准系数的，非标准化的可以不看。你写的回归方程式用非标准化系数来的，要改成标准系数的就对了，就算用非标准化的，你方程的截距都没有，非标准化的方程还是有截距的（就是那个常量）

线性相关分析的数据要求: 可以是连续性数据，也可以是分类数据。线性回归分析的数据要求: 自变量可以是分类变量和连续性变量，因变量必须是连续性变量。分类变量：比如性别\民族\学历等，数据之间无法进行加减的。连续变量：比如身高\体重\收入\温度等，这种有具体意义的数据，可以进行平均和加减的。