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1、UCI机器学习数据库使用说明（转）2011-04-2514:40UCI机器学习数据库的网址:http://archive.ics.uci.edu/ml/数据库不断更新至2010年，是所有学习人工智能都需要用到的数据库，是看文章、写论文、测试算法的必备工具。数据库种类涉及生活、工程、科学各个领域，记录数也是从少到多，最多达几十万条。UCI数据可以使用matlab的dlmread或textread读取，不过，需要先将不是数字的类别用数字，比如1/2/3等替换，否则读入不了数值，当字符了。UCI数据库使用说明转自：h
2、ttp://www.aiseminar.cn/bbs/thread-37-1-1.html此目录包含数据集和相关领域知识（后面以简短的列表形式进行的注释），这些数据已经或能用于评价学习算法。每个数据文件（*.data）包含以“属性-值”对形式描述的很多个体样本的记录。对应的*.info文件包含的大量的文档资料。（有些文件_generate_databases；他们不包含*.data文件。）作为数据集和领域知识的补充，在utilities目录里包含了一些在使用这一数据集时的有用资料。地址http://www.ic
3、s.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html，这里的UCI数据集可以看作是通过web的远程拷贝。作为选择，这些数据同样可以通过ftp获得，ftp://ftp.ics.uci.edu.可是使用匿名登陆ftp。可以在pub/machine-learning-databases目录中找到。注意：UCI一直都在寻找可加入的新数据，这些数据将被写入incoming子目录中。希望您能贡献您的数据，并提供相应的文档。谢谢——贡献过程可以参考DOC-REQUIREMENTS文件。目前，多数数据使用下面
4、的格式：一个实例一行，没有空格，属性值之间使用逗号“,”隔开，并且缺少的值使用问号“?”表示。并请在做出您的贡献后提醒一下站点管理员：ml-repository@ics.uci.edu下面以UCI中IRIS为例介绍一下数据集：ucidatairis中有三个文件：Indexiris.datairis.namesindex为文件夹目录，列出了本文件夹里的所有文件，如iris中index的内容如下：Indexofiris18Mar1996105Index08Mar19934551iris.data30May1989
5、2604iris.namesiris.data为iris数据文件，内容如下：5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa……7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor……6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica5.8,2.7,5.1,
6、1.9,Iris-virginica7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica……如上，属性直接以逗号隔开，中间没有空格（5.1,3.5,1.4,0.2,），最后一列为本行属性对应的值，即决策属性Iris-setosa。iris.names介绍了irir数据的一些相关信息，如数据标题、数据来源、以前使用情况、最近信息、实例数目、实例的属性等，如下所示部分：……7.AttributeInformation:1.sepallengthincm2.sepalwidthincm3.petallengt
7、hincm4.petalwidthincm5.class:--IrisSetosa--IrisVersicolour--IrisVirginica……9.ClassDistribution:33.3%foreachof3classes.本数据的使用实例请参考其他论文，或本站后面的内容。对应的英文有：ThisistheUCIRepositoryOfMachineLearningDatabasesandDomainTheories===========================================
8、=================================ThisistheUCIRepositoryOfMachineLearningDatabasesandDomainTheories4December1995ftp.ics.uci.edu:pub/machine-learning-databaseshttp://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepo
