BDD100K实例分割数据集

用于K-均值算法测试的数据集，可包含各种特征和数据点，用于评估算法的聚类性能。

电影推荐系统里的经典数据源，非MovieLens莫属。100k、10M、20M 三个版本，数据量一步步升级，拿来练手或做项目都挺合适。尤其 10M 和 20M，样本量大，适合跑点复杂模型。 评分矩阵干净规整，用户、电影、评分时间都有，不用你费劲清洗，拿来就能用。适合做协同过滤、做矩阵分解，或者训练神经网络模型。 你要是用Pandas搞点初步统计，或者用Surprise 库直接套模型，都方便。数据结构就是经典的userId, movieId, rating, timestamp那种，起来没啥坑。 还可以配合可视化工具一起用，比如matplotlib、seaborn，做用户评分趋势，看评分分布也一

MATLAB程序设计100个示例，对新手非常有帮助，欢迎大家积极下载。

该数据集提供了电信用户聚类分析的应用场景，通过K-均值聚类算法对电信用户进行分组，用于分析不同用户群体的消费行为和偏好。

信用卡数据集挺适合用来做聚类，是做客户细分和制定营销策略时。数据集包含了大约 9000 名信用卡持有人的行为数据，时间跨度是过去 6 个月，涵盖了 18 个不同的行为变量。通过这些数据，你可以对客户进行聚类，了解他们的使用习惯、消费模式等，进一步优化服务或者营销活动。你可以尝试使用 K-means 聚类算法，来识别不同类型的客户群体哦。

多元统计分析是统计学中的重要分支，专门处理包含多个变量的复杂数据集。《Applied Multivariate Statistical Analysis》提供了丰富的理论知识与实际案例，适合学习和应用多元统计方法。这些方法包括因子分析、主成分分析、多元回归分析、判别分析、聚类分析、相关分析、列联表分析、MANOVA和线性混合模型等。通过R语言、Python或SPSS等软件，可以处理这些数据并进行可视化与分析。

农业数据集的聚类还真是个蛮实用的点子，尤其是你手上有不少杂乱的数据时。用K-Means和K-Medoid（也叫PAM）这俩算法去分类，简单直接，效率也不赖。尤其是 K-Means，跑得快，适合大数据场景；K-Medoid 虽然慢一点，但对异常值比较稳，误差小点。 论文里对这俩算法在农业数据集上的表现做了对比，像是误差率、计算时间、稳定性这类维度都得挺清楚的。如果你最近也在玩数据聚类，尤其是农产品、气候、土壤这类数据，拿来参考一下挺合适的。 而且我顺手找了几个实用资源，像Python 版的 KMeans 实现，代码清爽，适合直接上手；还有KMeans MapReduce 实现，如果你走分布式路线

Hive 函数的实例数据挺难找的，Hive 函数实例数据 The-NBA-Championship.txt就比较实用，尤其是你想结合真实业务场景来练习的话。嗯，内容是基于 NBA 总冠军相关数据的，用来测试各种 Hive 函数合适，像row_number()、rank()这些开窗函数，用它跑一跑效果直观多了。 从命名上看，文件原本是Hive 函数实例数据 The_NBA_Championship.txt，有人会纠结这两个下划线和中划线的区别，其实没啥大影响，路径里统一就行。 搭配一些参考资料用起来更爽，比如Hive 开窗函数示例与应用这个，挺适合和这个 NBA 数据一起练。还有Hive 函数参

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