高维数据集枢纽性分析数据集HubnessforHigh-DimensionalDatasets-alexandervc
数据来源：互联网公开数据
标签：高维数据，枢纽性，数据分析，机器学习，维度约简，数据挖掘，聚类分析，特征选择
数据概述：该数据集包含高维空间中样本的枢纽性分析数据，适用于研究高维数据集中的特征分布和相似性度量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据来源于全球多个研究机构和学术论文。
数据维度：数据集包括高维特征向量，样本标签，距离度量指标，枢纽性得分等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于学术研究和公开数据库，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，数据挖掘和高维数据分析等领域，特别是在特征选择，维度约简和聚类分析等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于高维数据分析，相似性度量研究以及特征选择等学术研究，如高维数据集中的样本分布，距离度量方法的比较等。
行业应用：可以为数据科学，机器学习和人工智能等行业提供数据支持，特别是在特征提取，模型训练和性能评估方面。
决策支持：支持高维数据集的特征选择和模型优化，帮助相关领域制定更好的数据分析和应用策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解高维数据分析，特征选择和相似性度量技术。
此数据集特别适合用于探索高维数据集中的枢纽性特征，帮助用户实现特征选择，降维和相似性分析等目标，促进高维数据集的高效处理和分析。
