K-均值算法测试数据集

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。

Elasticsearch 的测试数据，格式清爽的JSON，用来练习ELK数据操作挺合适。数据结构比较友好，导入方便，像搞日志、写查询语句的时候用来练手，还挺顺手的。 Elasticsearch 的测试数据，格式清爽的JSON，用来练习ELK数据操作挺合适。数据结构比较友好，导入方便，像搞日志、写查询语句的时候用来练手，还挺顺手的。 你如果刚上手ELK，推荐先用这种测试数据玩一玩，毕竟现成的，省了自己造数据的麻烦。嗯，导进去直接就能跑查询，体验感还不错。 对了，类似的测试数据还有不少，像Hadoop的Hadoop 初级测试数据、MongoDB的MongoDB 测试数据包，还有Solr的Solr

刚入门大数据，碰到个挺实用的资源。是我师兄当时带我时整理的一份Hadoop 测试数据，格式清晰、数据量合适，蛮适合用来练手。分享出来，你也能少走点弯路。有些数据是CSV格式，有些是JSON，可以直接喂进 Hadoop 或者 Spark 跑，省得自己东拼西凑。尤其适合测试MapReduce流程、HDFS 导入，还有数据清洗这些常规流程。如果你也在搭 Hadoop 环境，或者想试试Hive跑查询，那这份数据真的还不错。操作起来也不麻烦，响应也快。跑个聚合、排序啥的，效果挺直观的。顺手也整理了几篇相关的资源文章，像是Hadoop 集群搭建测试数据、Spark 销售、还有个GitHub 的大表数据库，

这篇论文深入探讨了k-均值聚类算法，涵盖了其核心原理、算法步骤以及应用场景。此外，还分析了k-均值算法的优势和局限性，并讨论了如何优化算法性能，例如选择合适的k值和初始聚类中心点。

SVM 训练和测试数据的压缩包挺实用的，适合用来验证你自己写的 SVM 代码有没有跑对。里面的数据结构也比较清晰，像testSet.txt这种文件，一般都是按行给出特征和标签，直接拿来喂模型就行。 支持向量机的原理说白了就是“拉条最宽的线”把两类数据分开。你写好算法后，用这套数据测一下精度，还挺有成就感的。如果你是用 Python 搞的，Scikit-Learn的接口顺手，svm.SVC或者svm.LinearSVC都能搞定。 训练和测试数据怎么分？train_test_split搞定一切。特征、标签分开，再切个 8:2 的比例就可以跑起来了。读取testSet.txt也不麻烦： with o

MapReduce 代码练手的好素材，SamllMediumLargeDataset.rar算是我最近用过比较顺手的一个数据集了。它准备了三组不同规模的数据，Small、Medium、Large，从轻量到大数据，模拟得还挺真实，挺适合做性能对比测试的。 WordCount 的案例应该都熟，Map 阶段拆词、Reduce 阶段统计频次。这个数据集就围绕这个流程设计的，结构简单清晰，上手快，运行也稳定。如果你是刚接触大数据或者在搞MapReduce调优，那它挺值得一试的。 是你在做一些比如Hadoop的词频统计实验，或者在搞Flink和MapReduce的性能对比，这个数据集就好用。小规模的加载快

k-均值（k-means）算法是数据挖掘中常用的一种无监督学习方法，用于将数据点分组或聚类。它通过迭代过程将数据点分配到最近的聚类中心，并更新这些中心为所在簇内所有点的平均值。在Matlab中实现k-均值算法可以方便理解其工作原理，利用Matlab强大的数值计算能力进行高效实现。算法步骤包括：1. 初始化：随机选择k个初始聚类中心。2. 分配：计算数据点到各聚类中心的距离，分配到最近的中心所在簇。3. 更新：更新每个簇的中心为该簇内所有点的平均值。4. 迭代：重复分配和更新步骤，直到收敛或达到最大迭代次数。Matlab中的实现优势在于其简洁的语法和丰富的内置函数，例如pdist2和kmeans

这是一个Kaggle竞赛中的房屋预测测试数据集，用于评估机器学习模型的性能。参赛者可以利用该数据集进行模型训练和预测，以预测房屋的销售价格。数据集包含各种房屋属性信息，如房屋面积、地理位置、建造年份等。

AB测试数据集案例详解