Multi-view-Datasets|多视角数据数据集|机器学习数据集

用于分类或聚类的多视角数据集，包含多种类型的数据集，如图像、文本等，每个数据集都有多个视角的预处理文件。

A multi-view dataset for classification or clustering, encompassing various types of data such as images, texts, etc. Each dataset includes preprocessed files from multiple perspectives.

原始信息汇总

数据集概述

Mfeat: 图像数据集，六个视图

• 来源：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Multiple+Features

VIS/NIR: 图像数据集，两个视图

• 无URL提供

3Sources: 文本数据集，三个视图

• 来源：http://mlg.ucd.ie/datasets/3sources.html
• 注意：并非所有对象都描述了三个视图（仅169个）
• 预处理文件：
  • 3sources_global_bbc.txt
  • 3sources_global_guardian.txt
  • 3sources_global_reuters.txt
  • 3sourceLabel.txt (标签)

BBC (segment): 合成文本数据集，两个、三个或四个视图

• 来源：http://mlg.ucd.ie/datasets/segment.html
• 预处理文件：
  • bbcview1.txt
  • bbcview2.txt
  • bbcview3.txt
  • bbcview4.txt
  • bbc_label.txt (标签)

BBCSport (segment): 合成文本数据集，两个、三个或四个视图

• 来源：http://mlg.ucd.ie/datasets/segment.html
• 预处理文件：
  • bbcsportview1.txt
  • bbcsportview2.txt
  • bbcsportview3.txt
  • bbcsportview4.txt
  • bbcsport_label.txt (标签)

ReutersEN：文本数据集（Multilingual的子集），五个视图

• 来源：http://lig-membres.imag.fr/grimal/data.html
• 预处理文件：
  • reuters_sample0_2000_EN.txt
  • reuters_sample0_2000_FR.txt
  • reuters_sample0_2000_GR.txt
  • reuters_sample0_2000_IT.txt
  • reuters_sample0_2000_SP.txt
  • reuters_classid.txt (标签)

Animals with Attributes：图像数据集，六个视图

• 来源：http://attributes.kyb.tuebingen.mpg.de/
• 子集文件：
  • AwA_sample_10_100_cq.txt
  • AwA_sample_10_100_lss.txt
  • AwA_sample_10_100_phog.txt
  • AwA_sample_10_100_rgsift.txt
  • AwA_sample_10_100_sift.txt
  • AwA_sample_10_100_surf.txt
  • AwA_sample_10_100_classid.txt (标签)

NUS-WIDE-OBJECT: 图像数据集，五个视图

• 来源：http://lms.comp.nus.edu.sg/research/NUS-WIDE.htm
• 子集文件位于low level features_some5文件夹中：
  • NWO_CH_test.txt
  • NWO_CM55_test.txt
  • NWO_CORR_test.txt
  • NWO_EDH_test.txt
  • NWO_WT_test.txt
  • NWO_test_classid.txt (标签)

WebKB: 文本数据集，两个视图

• 来源：http://lig-membres.imag.fr/grimal/data.html
• 预处理文件位于webKB_texas文件夹中

Movies dataset: 文本数据集，两个视图

• 来源：http://lig-membres.imag.fr/grimal/data.html
• 预处理文件：
  • M1.txt
  • M2.txt
  • Mact.txt

Cora: 文本数据集，两个视图

• 来源：http://lig-membres.imag.fr/grimal/data.html
• 预处理文件：
  • cora_cites.txt
  • cora_content.txt
  • cora_act.txt (标签)

CiteSeer: 文本数据集，两个视图

• 来源：http://lig-membres.imag.fr/grimal/data.html
• 预处理文件：
  • content_cites.txt
  • content_content.txt
  • content_act.txt (标签)

Multi-view Twitter

• 来源：http://mlg.ucd.ie/aggregation/index.html

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Multi-view-Datasets数据集通过整合多种来源的数据，构建了多个多视角数据集，涵盖图像和文本两大类别。每个数据集包含多个视角，如Mfeat数据集包含六个图像视角，而3Sources数据集则包含三个文本视角。数据集的构建过程中，原始数据经过预处理，生成了多个视角的文件，并附带标签文件以支持分类或聚类任务。

特点

该数据集的显著特点在于其多视角特性，允许研究者从不同角度分析数据，从而提升模型的泛化能力和解释性。此外，数据集涵盖了多种类型的数据，包括图像和文本，适应了不同领域的研究需求。每个数据集的视角数量和类型各异，提供了丰富的实验场景，便于研究者探索多视角学习的潜力。

使用方法

使用Multi-view-Datasets数据集时，研究者可以根据任务需求选择合适的数据集和视角组合。通常，数据集的预处理文件已经提供了清晰的视角划分和标签信息，研究者可以直接加载这些文件进行模型训练和测试。对于分类或聚类任务，研究者可以利用多视角数据进行特征融合或视角选择，以提升模型性能。

背景与挑战

背景概述

Multi-view-Datasets 数据集是由多个研究机构和学者共同创建的，旨在为多视图数据的分类和聚类任务提供丰富的资源。该数据集涵盖了多种数据类型，包括图像、文本等，并提供了多个视图的数据，如Mfeat数据集包含六个视图的图像数据，而3Sources数据集则包含三个视图的文本数据。这些数据集的创建不仅推动了多视图学习领域的研究，还为跨领域的数据分析提供了新的视角和方法。通过这些数据集，研究人员可以探索不同视图之间的关联性，从而提升分类和聚类的准确性。

当前挑战

Multi-view-Datasets 数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，不同视图数据的整合与同步是一个复杂的问题，尤其是在数据来源多样且格式不统一的情况下。其次，如何有效地处理和利用多视图数据中的冗余信息，以避免过拟合和提高模型的泛化能力，是另一个关键挑战。此外，数据集的规模和多样性也带来了计算资源和算法效率上的挑战，尤其是在处理大规模数据时，如何保证计算的效率和结果的准确性是一个亟待解决的问题。

常用场景

经典使用场景

Multi-view-Datasets数据集在多视图学习领域中具有广泛的应用，尤其是在分类和聚类任务中。该数据集涵盖了多种类型的数据，如图像、文本等，并提供了多个视图的数据表示。例如，Mfeat数据集通过六个不同的视图来描述图像特征，而3Sources数据集则通过三个不同的文本视图来描述新闻文章。这些多视图数据为研究者提供了丰富的信息源，使得在处理复杂数据时能够更全面地捕捉数据的多样性和复杂性。

实际应用

在实际应用中，Multi-view-Datasets数据集被广泛用于图像识别、文本分类和社交媒体分析等领域。例如，在图像识别中，通过结合多个视图的特征，可以提高识别的准确性和鲁棒性。在文本分类中，多视图数据能够捕捉到不同来源或不同表示方式的文本信息，从而提高分类效果。此外，在社交媒体分析中，多视图数据可以帮助理解用户行为和社交网络结构。

衍生相关工作

Multi-view-Datasets数据集的发布催生了许多相关研究工作，特别是在多视图学习算法和模型方面。例如，基于该数据集的研究提出了多种视图融合策略和一致性模型，以提高多视图数据的处理效果。此外，该数据集还被用于验证新的多视图学习理论和方法，如多视图降维、多视图聚类等，推动了多视图学习领域的快速发展。