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Conjuntos de datos de muestra

El software Statistics and Machine Learning Toolbox™ incluye los conjuntos de datos de muestra en la siguiente tabla.

Para cargar un conjunto de datos en el espacio de trabajo de MATLAB®, escriba:

load filename

donde filename es uno de los archivos incluidos en la tabla.

Los conjuntos de datos contienen variables de datos individuales, variables de descripción con referencias y arreglos de conjuntos de datos que engloban el conjunto de datos y su descripción, según corresponda.

ArchivoDescripción del conjunto de datos
acetylene.matDatos de reacciones químicas con indicadores correlacionados
arrhythmia.matDatos de arritmias cardíacas del repositorio de machine learning de la UCI
carbig.matDimensiones de coches, 1970-1982
carsmall.matSubconjunto de carbig.mat. Dimensiones de coches, 1970, 1976, 1982
census1994.matDatos de adultos del repositorio de machine learning de la UCI
cereal.matIngredientes de cereales de desayuno
cities.matEvaluaciones de calidad de vida en áreas metropolitanas de Estados Unidos
discrim.matUna versión de cities.mat que se utiliza para el análisis discriminante
examgrades.matNotas de exámenes en una escala de 0 a 100
fisheriris.matDatos Iris de 1936 de Fisher
flu.matPorcentaje estimado de ILI (enfermedades similares a la gripe) de Google Flu Trends en varias regiones de Estados Unidos, y porcentaje ponderado de ILI del CDC basado en los informes de proveedores centinelas
gas.matPrecios de gasolina en el estado de Massachusetts en 1993
hald.matCalor del cemento vs. mezcla de ingredientes
hogg.matRecuento de bacterias en distintos envíos de leche
hospital.matDatos de hospitales simulados
humanactivity.matDatos de reconocimiento de actividad humana de cinco actividades: sentarse, estar de pie, caminar, correr y bailar
imports-85.matBase de datos de importaciones de automóviles en 1985 del repositorio de la UCI
ionosphere.matConjunto de datos de la ionosfera del repositorio de machine learning de la UCI
kmeansdata.matDatos de cluster en cuatro dimensiones
lawdata.matNota media y puntuaciones LSAT de 15 escuelas de Derecho
mileage.matDatos de consumo de tres modelos de coche de dos fábricas
moore.matDemanda de oxígeno bioquímico en cinco predictores
morse.matReconocimiento de distinciones de código Morse para no programadores
nlpdata.matDatos de procesamiento de lenguaje natural extraídos de la documentación de MathWorks®
ovariancancer.matObservaciones agrupadas de 4000 predictores [1][2]
parts.matDescentrado dimensional en 36 partes circulares
polydata.matDatos de muestra para ajustes polinomiales
popcorn.matProducción de palomitas por tipo de máquina y marca
reaction.matReacciones cinéticas para el modelo Hougen-Watson
spectra.matEspectros NIR y números de octanos de 60 muestras de gasolina
stockreturns.matRendimientos simulados de acciones en bolsa

Referencias

[1] Conrads, Thomas P., Vincent A. Fusaro, Sally Ross, Don Johann, Vinodh Rajapakse, Ben A. Hitt, Seth M. Steinberg, et al. "High-Resolution Serum Proteomic Features for Ovarian Cancer Detection." Endocrine-Related Cancer 11 (2004): 163–78.

[2] Petricoin, Emanuel F., Ali M. Ardekani, Ben A. Hitt, Peter J. Levine, Vincent A. Fusaro, Seth M. Steinberg, Gordon B. Mills, et al. “Use of Proteomic Patterns in Serum to Identify Ovarian Cancer.” The Lancet 359, no. 9306 (February 2002): 572–77.