干豆形状特征分类数据集DryBeanShapeFeatureClassificationDataset-mohamedhismail
数据来源：互联网公开数据
标签：豆类识别, 形状分析, 图像识别, 机器学习, 分类模型, 特征工程, 农业, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自图像处理的数据，记录了七种不同干豆品种的形状特征。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：数据未限定地理范围，通常用于机器学习模型训练与测试。
数据维度：数据集包括16个特征，如面积（Area）、周长（Perimeter）、长轴长度（MajorAxisLength）、短轴长度（MinorAxisLength）、长宽比（AspectRation）、偏心率（Eccentricity）、凸包面积（ConvexArea）、等效直径（EquivDiameter）、延展性（Extent）、坚固性（Solidity）、圆形度（roundness）、紧凑度（Compactness）、形状因子（ShapeFactor1-4），以及豆类品种标签（Class）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dry_Bean_Dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，便于特征提取和模型训练。
该数据集适合用于豆类品种的形状特征分析与分类，以及图像处理和机器学习算法的实践。
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：适用于农业、食品科学等领域的研究，如豆类品种的自动识别、形状特征分析、图像处理算法评估等。
行业应用：可以为农业生产、食品加工行业提供数据支持，尤其是在豆类品质检测、分拣、产量预测等方面。
决策支持：支持农业生产决策，优化豆类种植和管理策略。
教育和培训：作为机器学习、图像处理、模式识别等课程的教学案例，帮助学生深入理解分类模型和特征工程。
此数据集特别适合用于探索不同豆类品种的形状特征差异，帮助用户开发和优化图像识别模型，实现豆类品种的自动分类。
