基于无监督机器学习的圆锥角膜严重程度识别复现数据
数据覆盖圆锥角膜严重程度识别相关主题，涉及无监督机器学习、密度聚类与 tSNE 等方法标签，可用于圆锥角膜分期与监测相关的机器学习研究复现（来源 DataONE）
基本信息
资源简介
基于无监督机器学习的圆锥角膜严重程度识别复现数据
Replication Data for the \"Keratoconus severity identification using unsupervised machine learning\", Siamak Yousefi, Ebrahim Yousefi, Hidenori Takahashi, Takahiko Hayashi, Hironobu Tampo, Satoru Inoda, Yusuke Arai, and Penny Asbell, PLOS One 2018
该数据集为论文《Keratoconus severity identification using unsupervised machine learning》的复现数据，包含数据集与标签，来源于 search.dataone.org，归类于眼病/圆锥角膜。数据覆盖圆锥角膜严重程度识别相关主题，涉及无监督机器学习、密度聚类与 tSNE 等方法标签，可用于圆锥角膜分期与监测相关的机器学习研究复现（来源 DataONE）。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences、Computer and Information Science。本站分类：眼病/圆锥角膜。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ad11cfce0cd6cacdc9cc5344f6f06c679a055d268d91e383fc930889b39eb4284
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
用于Siamak Yousefi所著《使用无监督机器学习识别圆锥角膜严重程度》一文的数据集与标签
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