豆类形状特征分类数据集DryBeanShapeFeatureClassification-deepankarvarma
数据来源：互联网公开数据
标签：豆类, 形状识别, 图像分析, 特征提取, 多分类, 机器学习, 计算机视觉, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开数据集的豆类形状特征数据，记录了不同品种豆类的几何形状特征，用于豆类品种的分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种豆类品种，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含16个特征，包括：Area（面积）、Perimeter（周长）、MajorAxisLength（主轴长度）、MinorAxisLength（副轴长度）、AspectRation（长宽比）、Eccentricity（偏心率）、ConvexArea（凸包面积）、EquivDiameter（等效直径）、Extent（延展性）、Solidity（坚实度）、roundness（圆度）、Compactness（紧密度）、ShapeFactor1-4（形状因子1-4）以及Class（豆类品种类别）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dry_Bean_Dataset.csv，方便进行数据分析和机器学习模型的训练。
该数据集适合用于图像处理、机器学习和计算机视觉等领域的研究，特别是豆类品种的自动分类和形状特征分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、模式识别、机器学习等领域的学术研究，例如，探索不同形状特征对豆类品种分类的影响，以及不同分类算法的性能比较。
行业应用：可以应用于农业领域，例如，豆类品种的自动化识别与分拣，质量评估与控制等。
决策支持：支持农业生产中的品种选择、种植规划和产量预测。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解特征工程、模型训练和评估等过程。
此数据集特别适合用于探索豆类形状特征与品种之间的关系，实现豆类品种的自动分类，并优化分类模型的性能。
