非负矩阵聚类结果数据集Non-negativeClusteringResults-momenhamdy
数据来源：互联网公开数据
标签：非负矩阵分解, 聚类分析, 数据挖掘, 机器学习, 结果评估, 模式识别, 数据可视化, 算法应用
数据概述：
该数据集包含非负矩阵分解（NMF）聚类分析的结果，记录了不同数据集经过NMF算法处理后得到的聚类标签信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态聚类结果。
地理范围：数据未限定地理范围，聚类结果与具体应用场景相关。
数据维度：数据集由多个CSV文件组成，每个文件代表一个聚类结果。每个文件包含一个或多个字段，代表NMF算法对不同数据样本的聚类分配结果。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件的命名格式为“编号_nc_clustering.csv”，便于数据读取与分析。
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：适用于聚类算法、数据挖掘、机器学习等相关领域的学术研究，如聚类效果评估、算法比较、特征提取等。
行业应用：可应用于图像处理、文本分析、推荐系统等领域，例如图像分割、文档聚类、用户画像分析等。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，用于识别数据中的模式和结构，辅助业务决策。
教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用聚类算法。
此数据集特别适合用于探索不同数据集在NMF算法下的聚类表现，评估聚类效果，并用于构建数据分析和预测模型。
