服装商品特征向量数据集_Apparel_Product_Feature_Vector_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：商品特征, 降维, 嵌入, PCA, KPCA, Isomap, 商品分析, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含从服装商品数据中提取的特征向量，主要用于探索商品特征的内在结构和进行降维分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为服装商品数据集。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中df_new.csv包含原始商品信息，其他文件（df_embed_pca.csv, df_embed_kpca.csv, isomap_100.csv, isomap_2.csv, df_embs.csv）包含了经过不同降维方法处理后的特征向量，如主成分分析（PCA）、核主成分分析（KPCA）和等距特征映射（Isomap）的结果。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于进行数据分析和可视化处理。
来源信息：数据集中的数据来源于对原始服装商品数据的处理和特征提取，具体来源未明确。已进行降维处理。
该数据集适合用于研究商品特征的降维方法，以及数据可视化和聚类分析。
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：适用于数据降维方法、特征工程以及商品特征分析的学术研究，例如比较不同降维算法的效果，探索商品特征的内在结构。
行业应用：可以为服装电商、市场调研等行业提供数据支持，特别是在商品推荐、相似商品搜索、用户行为分析等方面。
决策支持：支持企业对商品进行分类、优化产品展示和制定营销策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解降维技术在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索商品特征的内在联系，并进行数据可视化分析，帮助用户实现商品分类、个性化推荐等目标。
