UEA与UCR数据集处理资源介绍
欢迎使用UEA与UCR数据集处理资源包！本资源专为从事时间序列分析的研究人员和开发者设计，旨在简化这两个重要数据集的准备工作。UEA（University of East Anglia）与UCR（University of California, Riverside）数据集是时间序列分类领域的核心资源，涵盖了广泛的现实世界应用场景。
数据集简介
- UCR数据集：以
.tsv格式为主，包含众多单变量及多变量时间序列数据。 - UEA数据集：通常以
.arff格式提供，适用于多变量时间序列，且在部分情况下提供了文本形式的标签。
主要功能
本资源提供Python脚本，实现了以下关键功能：
- 数据转换：自动将UCR数据集的TSV格式转换为CSV和XLSX格式，便于使用Pandas等工具处理。
- 标签分离：确保每个数据集的标签被单独提取，并与数据主体分开保存。
- UEA数据兼容：支持处理UEA数据集的ARFF格式文件，转换为更通用的格式，尤其是针对不适合CSV的文本标签情况，采用XLSX格式存储标签。
文件结构
资源包包含处理脚本和示例转换后的数据集结构说明，帮助您快速了解如何组织您的数据。
技术细节
- UCR处理脚本：遍历UCRArchive中的所有子目录，分离训练与测试数据及其标签。
- UEA处理脚本：特别处理ARFF格式，移除注释，处理文本标签，支持存储为Npz、Npy或XLSX格式，灵活性高。
使用指南
- 确保你的环境中已安装必要的Python库，如pandas, numpy, scipy.io。
- 根据提供的Python脚本修改数据路径。
- 运行脚本，自动化处理所需的数据集。
- 转换后的数据集将按照指定格式存放，便于后续分析和建模。
注意事项
- UEA官网链接可能存在变化，请参考资源包内的链接获取最新数据。
- 大型数据集处理时需注意内存使用，某些格式（如XLSX）可能不适用于极端大的数据集。
- 解压密码和额外下载链接在原博文中提供，请查阅以获取。
结论
利用此资源，您可以高效地准备UEA与UCR数据集，加速您的研究项目或开发流程。无需手动操作，即可拥有格式友好、易于分析的数据集，无论是进行时间序列分类还是其他相关研究，都将更加便捷。
开始您的时间序列之旅，充分利用这些经过精心处理的数据集，挖掘时间序列数据背后的深刻洞察！
以上即是本资源包的简要介绍，希望能为您的研究和应用带来便利。祝数据分析顺利！