数据集概述
本数据集为"COVID-19病例数据集的国家聚类分析"研究提供支持数据，包含11个CSV格式文件。数据通过聚类分析方法对各国COVID-19疫情情况进行分类，展示了不同国家在疫情发展模式上的相似性和差异性。数据集采用数据与标签分离的结构，为疫情模式识别和比较研究提供基础。
文件详解
- 聚类分析结果文件
- 文件名称： 包含Fig1_left_Coronavirus_Data_Per day.csv、Fig2_left_Clustering_Cases.csv、Fig3_left_Coronavirus_Data_Cases_Per day_population.csv、Fig3_right_Coronavirus_Data_Cases_Per date_population.csv、Fig4_Clustering_Cases.csv、Fig5_right_Coronavirus_Data_Cases_Per date_popul_surf.csv、Fig6_left_Clustering_Cases.csv、Fig6_right_Clustering_Cases.csv等
- 文件格式： CSV
- 字段映射介绍： 主要包含聚类分组信息（Cluster）、国家名称（Country）以及聚类坐标（X、Y）等字段，部分文件涉及按日期、人口等维度的疫情数据分析
适用场景
- 疫情模式聚类分析: 基于COVID-19病例数据，识别具有相似疫情发展模式的国家群体
- 公共卫生政策比较: 分析不同聚类群体在疫情防控策略和效果上的异同
- 流行病学趋势研究: 探索各国疫情发展的时间序列特征和空间分布规律
- 机器学习方法应用: 作为聚类算法在公共卫生数据分析中的实际应用案例
- 国际疫情比较研究: 为跨国疫情响应和合作提供数据支持
