多变量时间序列多标签分类特征与类别依赖关系数据集-santigc6

多变量时间序列多标签分类特征与类别依赖关系数据集-santigc6 数据来源：互联网公开数据 标签：时间序列,多标签分类,特征依赖,类别依赖,机器学习,数据分析,X1-X10,C1-C10 数据概述： 本数据集模拟了多变量时间序列数据，其中包含10个特征（X1至X10）和10个类别（C1至C10）之间的依赖关系。特征之间存在链式依赖关系，即X1影响X2，X2影响X3，以此类推，直至X9影响X10。同时，每个特征都与一个类别相关联，例如X1受C1影响，X2受C2影响，以此类推。 数据用途概述： 该数据集主要用于多标签分类算法的测试与研究，以及特征依赖关系对分类结果的影响分析。研究人员可以利用此数据评估不同分类器在处理具有复杂特征依赖关系的时间序列数据时的性能表现；也可以用于探索特征之间的传递效应和类别标签之间的关联性。此外，该数据集也适用于机器学习教育，帮助学生理解时间序列数据、多标签分类以及特征工程等概念。