视频特征过滤数据集VideoFeatureFilteringDataset-shankace
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 特征工程, 数据过滤, 机器学习, 视频内容, 数据清洗, 异常检测, 行为识别
数据概述：
该数据集包含从视频数据中提取的特征信息，记录了经过初步处理和过滤后的视频特征数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为通用视频分析场景。
数据维度：数据集包含多个特征字段，如vid（视频ID）和一系列数值特征，例如：424, 10002, 10004, 1115, 1117, 1814, 1815, 183, 1840, 1850, 190, 191, 192, 193, 2174, 2403, 2404, 2405, 314, 3193等。这些数值特征可能代表视频的各种属性，如动作、场景、物体等。
数据格式：CSV格式，文件名为filtered_x.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据经过了初步的过滤和处理，但具体的数据来源和处理方法未在现有信息中明确说明。该数据集适合用于视频特征分析、异常值检测、数据清洗和机器学习模型训练。
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：适用于视频分析、计算机视觉、机器学习等领域的学术研究，例如视频内容理解、行为识别、异常检测等。
行业应用：可应用于视频监控、智能安防、内容推荐、广告投放等领域，为相关应用提供数据支持。
决策支持：可用于优化视频处理流程，提高视频分析的效率和准确性，支持相关领域的决策制定。
教育和培训：可作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解视频特征提取和数据处理方法。
此数据集特别适合用于探索视频特征之间的关系，进行异常值检测和数据清洗，帮助用户构建视频分析模型，提升模型预测的准确性。
