Seeds-Dataset|农业科学数据集|数据分析数据集

该数据集包含三种不同小麦品种（Kama, Rosa, Canadian）的种子几何属性测量数据，共210个实例，用于分类和聚类分析。数据通过软X射线技术获取，包含7个实值属性，如面积、周长、紧密度等。

This dataset comprises geometric attribute measurements of seeds from three distinct wheat varieties (Kama, Rosa, Canadian), totaling 210 instances, utilized for classification and cluster analysis. The data were acquired via soft X-ray technology and include seven real-valued attributes such as area, perimeter, compactness, among others.

原始信息汇总

Seeds-Dataset 概述

数据集摘要

• 主题：小麦种子的几何属性测量。
• 技术：使用软X射线技术和GRAINS软件包获取数据。
• 属性：共7个实值属性。

数据集特征

• 类型：多变量。
• 实例数：210。
• 领域：生命科学。
• 属性特征：实数。
• 属性数：7。
• 捐赠日期：2012-09-29。
• 相关任务：分类、聚类。
• 缺失值：无。
• 网络访问量：241685次。

数据集信息

• 样本来源：来自三种不同的小麦品种（Kama, Rosa, Canadian），每种70个样本。
• 成像技术：使用软X射线技术进行非破坏性检测。
• 应用：适用于分类和聚类分析。

属性信息

• 属性列表：
  1. 面积 A
  2. 周长 P
  3. 紧密度 C = 4piA/P^2
  4. 种子长度
  5. 种子宽度
  6. 不对称系数
  7. 种子沟长度
• 属性类型：所有属性均为连续实数。

相关论文

• 论文标题：A Complete Gradient Clustering Algorithm for Features Analysis of X-ray Images
• 出版信息：Information Technologies in Biomedicine, Springer-Verlag, 2010, pp. 15-24.

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过软X射线技术和GRAINS软件包构建，对三种不同小麦品种（Kama、Rosa和Canadian）的70个样本进行了几何属性的测量。具体而言，研究人员利用非破坏性的软X射线技术，对小麦内核结构进行了高质量的可视化，相较于其他成像技术，该方法成本较低且操作简便。数据采集过程中，使用13x18 cm的X射线KODAK板记录图像，确保了数据的准确性和连续性。

特点

Seeds-Dataset具有多变量、实值属性的特点，包含210个实例和7个几何参数。这些参数包括面积、周长、紧密度、内核长度、内核宽度、不对称系数和内核沟槽长度，均为连续实数值。数据集的多样性和详细的几何属性测量使其适用于分类和聚类分析任务，为农业科学研究提供了丰富的数据支持。

使用方法

该数据集适用于分类和聚类分析任务，研究人员可以通过分析小麦内核的几何属性，区分不同品种的小麦。使用时，用户需加载数据集并提取七个几何参数，利用机器学习算法如支持向量机、随机森林或聚类算法如K-means进行模型训练和测试。此外，数据集的高质量图像记录和详细的几何测量数据，为深入研究小麦品种的内部结构和特性提供了坚实的基础。

背景与挑战

背景概述

在农业科学领域，对小麦品种的精确分类与内部结构分析一直是研究的重点。Seeds-Dataset数据集由Małgorzata Charytanowicz、Jerzy Niewczas及其团队于2012年创建，旨在通过几何参数的测量来区分三种不同的小麦品种：Kama、Rosa和Canadian。该数据集利用软X射线技术，捕捉了小麦内核的七个几何属性，包括面积、周长、紧密度、内核长度、宽度、不对称系数及内核沟槽长度。这一创新方法不仅降低了成本，还避免了传统成像技术可能带来的破坏性影响。Seeds-Dataset的发布，为农业科学中的分类与聚类分析提供了宝贵的资源，推动了小麦品种识别与质量评估的研究进展。

当前挑战

尽管Seeds-Dataset在小麦品种分类中展现了其独特的价值，但其构建过程中仍面临若干挑战。首先，软X射线技术的应用虽降低了成本，但图像质量与分辨率可能受限，影响数据精度。其次，数据集仅包含210个实例，样本量相对较小，可能限制其在复杂模型训练中的应用。此外，数据集的属性均为连续实数值，处理时需特别注意数值稳定性与计算效率。最后，数据集的多样性受限于三种小麦品种，扩展至更多品种或不同作物时，需进一步优化测量方法与数据处理技术。这些挑战为未来的研究提供了改进与扩展的方向。

常用场景

经典使用场景

在农业科学领域，Seeds-Dataset 数据集的经典使用场景主要集中在小麦品种的分类与聚类分析。通过测量小麦种子的七个几何属性，包括面积、周长、紧密度、长度、宽度、不对称系数和沟槽长度，研究人员能够利用这些数据进行精确的分类和聚类分析，从而区分不同品种的小麦。这种分析不仅有助于品种鉴定，还能为育种和品质控制提供科学依据。

解决学术问题

Seeds-Dataset 数据集解决了农业科学中关于小麦品种分类和聚类的关键学术问题。通过提供高质量的几何参数数据，该数据集使得研究人员能够开发和验证新的分类算法和聚类技术。这不仅提升了小麦品种鉴定的准确性，还为农业生产中的品质控制和育种策略提供了重要的数据支持，具有深远的学术意义和实际应用价值。

衍生相关工作

Seeds-Dataset 数据集的发布催生了多项相关研究工作。例如，M. Charytanowicz 等人在2010年发表的论文中，详细介绍了一种基于梯度聚类的算法，用于分析X射线图像中的特征。此外，该数据集还被用于开发和验证多种机器学习算法，如支持向量机和神经网络，用于小麦品种的分类和聚类分析。这些研究不仅丰富了农业科学的理论基础，还推动了相关技术的实际应用。