数据挖掘案例集

这是一份精心整理的数据挖掘资料集，欢迎学校用户积极参与讨论和交流。

60 年代的数据收集和信息管理系统的演变，真的挺有意思。你会发现从IMS到Network DBMS，每一步都像是在为现代数据挖掘打地基。关系型数据库一出来，整个思路就清晰了。是 70 年代的关系模型，现在看都还挺前沿。 数据挖掘的技术演变路线清晰又实用，像你做数据或写查询语句的时候，回过头看看这些发展脉络，多概念就不再抽象了。数据库怎么一步步进化到今天这么灵活、这么高效，里面的门道还挺多的。 关系型数据库、非关系型数据库、数据模型这些内容都有对应案例和详解，读起来不光系统，还有多你日常能用得上的技巧和注意事项，比如用MySQL做结构优化、用Redis提速。 还有像实体关系模型这种，多人一开始不

本书深入剖析基于 Python 的数据挖掘案例，提供从理论到实践的全面指导。书中涵盖经典案例分析与代码实现，帮助读者掌握数据挖掘核心技术，无论Python基础如何，都能从中获益。

如果你在做数据挖掘或相关的机器学习项目，数据集是必不可少的工具。这里有一份蛮丰富的数据挖掘数据集资源，涵盖了各种场景，从经典的训练集到大数据集的挖掘，都是挺实用的。如果你需要用来训练模型，像是 SVM 训练数据集或者新闻推荐算法的优化数据集，完全可以直接拿来用。比如，Douban 推荐系统训练数据集就挺好用，能帮你大规模推荐系统的需求。如果你正在研究数据挖掘的应用，海量数据集挖掘这篇文章的资源也还不错，能你更好地理解如何海量数据。，针对不同的数据挖掘场景，这些数据集都能为你的项目强有力的支持。

机器学习里的入门选手，非Iris 数据集莫属。Fisher 老爷子 1936 年搞出来的这个经典小数据集，结构清爽、特征直白，三个鸢尾花种类、四个测量指标，150 条样本，说实话，用来练分类算法，真是挺顺手的。尤其你刚入门，跑个kNN、决策树，十几行代码搞定，效果也一目了然。 新模型上手不熟？先在 Iris 上跑一遍，看看准不准。甚至做聚类、降维、模型评估，拿它当测试集都挺合适。而且数据量小，导入快，响应也快，适合用来做教学展示、写教程 Demo，再合适不过了。 压缩包里那些.dll文件，表面上看和Iris没太大关系，但别急着删。像FreeImage.dll、EdsImage.dll这些跟图像

案例推理是一段带有上下文信息的知识，表达了在达到目标过程中推理机关键作用的经验。

案例推理是一个具有上下文信息的知识段落，强调推理机在实现目标过程中的关键作用。这些经验可以帮助理解数据挖掘算法的应用场景和效果。

数据挖掘的入门资料，五份 PPT 打包，内容覆盖从预、分类预测到聚类，讲得还挺系统，适合新手啃。每一份 PPT 都有具体方法，还有算法小例子，比如决策树怎么做分类，K-means怎么搞聚类。讲得不算枯燥，偏实用风，课件里也有图有表，清晰好懂。 数据预那一块讲得比较细，比如缺失值怎么、异常点怎么找、数据要不要做归一化这些，真的不是说说而已。Lecture2.pptx里举了不少可视化的图形例子，像散点图和箱线图这类，对新手比较友好。 分类预测部分就更实战了，Lecture3.pptx讲了随机森林、SVM和神经网络，顺便还带点回归模型，思路清楚。每种方法都配了点案例，像预测房价、识别图片那种，比较接

生物数据挖掘的技术资源，推荐你一定得看《生物数据挖掘》这篇文章。讲得挺透的，从聚类、分类算法到深度学习，都结合了具体的生物学场景，像基因表达、蛋白质交互这些，真的贴地气。聚类部分比较实用，像用来基因表达数据，还能识别疾病相关的基因群，这类方法在项目里经常用到。顺带一提，这里有个时间序列的聚类算法源码实现，结合着用效果更好。支持向量机（SVM）也讲得不错，不只是讲理论，还贴了多实战链接，像SVM 应用详解、Matlab 实战，如果你搞预测建模的，可以顺便看下。还有一点值得说，文中对神经网络的应用也提到了，像CNN做 DNA 序列识别，RNN基因表达时间序列，还有GAN模拟实验数据，都是蛮有意思的