豆类形状特征分析数据集DryBeanShapeFeatureAnalysisDataset-tarndeepsingh16
数据来源：互联网公开数据
标签：豆类, 形态学, 图像识别, 形状特征, 机器学习, 分类, 数据分析, 农业
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的豆类形状特征数据，记录了不同品种豆类的形态学测量值，旨在用于豆类品种的识别与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常代表豆类种植或研究中的样本。
数据维度：数据集包含16个特征，包括“Area”（面积），“Perimeter”（周长），“MajorAxisLength”（主轴长度），“MinorAxisLength”（副轴长度），“AspectRation”（长宽比），“Eccentricity”（偏心率），“ConvexArea”（凸包面积），“EquivDiameter”（等效直径），“Extent”（延展度），“Solidity”（坚实度），“roundness”（圆度），“Compactness”（紧密度），以及ShapeFactor1至ShapeFactor4（形状因子1-4）等，最后是“Class”（类别，即豆类品种）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dry_Bean_Dataset.csv，便于数据分析与建模。
数据来源：数据来源于豆类研究或相关公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于豆类形状特征分析、品种识别与分类等研究。
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：适用于农业科学、生物学与计算机视觉交叉领域的学术研究，例如豆类品种识别、形状特征对品质的影响分析等。
行业应用：可以为农业生产、食品加工行业提供数据支持，尤其在豆类品质评估、自动化分拣和品种溯源等方面。
决策支持：支持农业生产领域的决策制定，例如优化种植策略、提高豆类产品的市场竞争力。
教育和培训：作为农业、生物信息学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解豆类形状特征分析。
此数据集特别适合用于探索豆类形状特征与品种之间的关系，构建分类模型，实现豆类品种的自动识别，提升农业生产效率和产品质量。
