分子结构特征数据集MolecularStructureFeatureDataset-mks2192
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 结构特征, 量子化学, 图神经网络, 分子建模, 机器学习, 数据分析, 特征工程
数据概述：
该数据集包含分子结构特征数据，记录了分子的原子连接信息以及基于图论和量子化学计算得到的结构特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态分子结构特征快照。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的分子结构研究。
数据维度：数据集包括多个特征，如atom_index（原子索引），connectedness（连接性），coulomb_mean（库仑相互作用均值），eigv_gap（特征值间隙），eigv_max（最大特征值），eigv_min（最小特征值），fiedler_eig（Fiedler特征值），molecule_name（分子名称），以及sv_0到sv_min等奇异值。
数据格式：CSV格式，文件名为struct_eigen.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的分子数据集，并经过了结构特征提取和计算处理。
该数据集适合用于分子性质预测、分子结构与性质关系的研究，以及图神经网络等模型的训练。
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：适用于量子化学、材料科学、药物设计等领域的研究，如分子性质预测、分子结构与性质关系分析、分子相似性分析等。
行业应用：为药物研发、材料科学等行业提供数据支持，特别是在分子筛选、药物靶点识别、材料性能预测等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如优化药物设计、改进材料合成工艺等。
教育和培训：作为化学、材料学、计算机科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子结构与性质之间的关系，以及机器学习在分子科学中的应用。
此数据集特别适合用于探索分子结构特征与分子性质之间的关系，构建预测模型，从而优化分子设计、加速新材料研发等。
