用于图分类的基准图数据集的存储库
图分类简介
近年来，目睹了涉及具有结构关系的对象的越来越多的应用，包括生物信息学中的化合物，大脑网络，图像结构和学术引用网络。 对于这些应用程序，图形是用于建模和捕获对象之间的依赖关系的自然而强大的工具。
与传统数据不同，在传统数据中，每个实例均以特征值矢量格式表示，图具有节点-边缘结构关系，并且没有自然矢量表示。 近年来，这一挑战激发了许多图分类算法。 给定一组训练图，每个训练图与一个类别标签相关联，图分类旨在从训练图中学习模型，以预测将来看不到的图。 下图显示了矢量数据和图形数据之间的betweeb分类差异。
数据集汇总
该存储库维护31个基准图数据集，这些数据集广泛用于图分类。 图形数据集包括：
化学化合物
引文网络
社交网络
脑网络
化学化合物图形数据集采用“ .sdf”或“ .smi”格式，其他图形数据集则表示为“ .nel”格式。 所有这些
2022-08-20 23:05:14
36.25MB
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2ask的功率谱密度matlab代码通信信号数据集
我们的用于自动调制分类的通信信号数据集（）提出了一个用于自动调制分类的新数据集。
该数据集包括11种类型的具有各种噪声以及衰落信道的单载波调制信号，并基于实际的地理环境以各种信噪比进行收集。
数据集包含22000个样本，每个样本都包含时域波形和标签。
标签0-10分别对应于2ASK，2FSK，2PSK，4ASK，4FSK，4PSK，8ASK，8FSK，8PSK，16QAM和64QAM。
信噪比范围为0-20dB。
2022-08-11 17:17:11
929.47MB
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IAM Handwriting Database E-H part1
2022-08-10 17:06:02
612.72MB
1
IAM Handwriting Database I-Z part1
2022-08-10 17:06:00
636.65MB
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