数据挖掘模型测试数据展示

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合统计学、计算机科学和人工智能等多个领域技术。测试数据集在验证和评估模型性能中起关键作用。以下是几个经典数据集的详细介绍：1. Iris数据集：由Ronald Fisher在1936年收集，包含150个样本，每个样本属于三种鸢尾花中的一种，有4个特征。2. Libras数据集：针对手语识别，包含39种动作，由34个人执行，记录了每个动作的39个关节位置信息。3. 多特征数据集：通常用于回归、分类等任务，具有多种属性和特征，来自不同领域如金融、医疗等。这些数据集广泛用于学术研究和教育，帮助理解和掌握数据挖掘的核心概念和技术。

执行以下命令生成可执行 jar 文件：mvn clean package创建文件夹：mkdir $HOME/datamining-test清空文件夹：rm -rf $HOME/datamining-test/复制文件：cp -af target/ $HOME/datamining-test/.执行程序：cd $HOME/datamining-testsh datamining.sh生成 *.DAT 文件：/tmp/datamining-test/ERROR_GRAPH.dat/tmp/datamining-test/PERFORMANCE_GRAPH.dat

Hadoop 初级测试数据是一套实用的测试资源，专门为 Hadoop 环境下的数据和测试设计的。你可以通过这些数据快速上手测试集群环境，进行性能调优、数据等多项操作。对于刚入门 Hadoop 的同学来说，这套数据包简直是必备良品！通过它，你能轻松模拟实际环境中的数据流，进行数据和测试，效果挺直观的。而且，这些数据是针对 Hadoop 集群的具体需求进行的设计，针对性强，操作起来也不复杂。你只需要根据自己的需要，选择适合的测试数据包，快速开始你的工作。嗯，如果你想进一步了解更多测试数据，还可以参考下面的链接资源，获取更多相关内容。

Solr 的测试数据，结构清晰、格式标准，拿来就能用，省了不少前期准备时间。尤其适合刚开始摸索 Solr 配置的同学，用来跑通流程、调试字段都挺顺手的。 Solr 的测试数据，结构清晰、格式标准，拿来就能用，省了不少前期准备时间。尤其适合刚开始摸索 Solr 配置的同学，用来跑通流程、调试字段都挺顺手的。 数据文件是 JSON 格式的，字段不复杂，比如id、title、description这些基本字段都有，对应 Solr 的 schema 定义也友好，改起来也不麻烦。嗯，响应也快，调试起来没那么心累。 要是你也在整 Solr 环境，又懒得自己造数据，这份测试数据就挺合适。直接导入，跑个cur

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，

用于Hadoop集群搭建和测试的数据集，包含Hive数据。

MongoDB 的测试数据包，挺适合用来练练基本功。里面的数据结构比较多样，覆盖了常用的 CRUD 操作，还带点聚合、索引、分片这些实战内容，适合想深入 MongoDB 的你。尤其是新手，可以直接拿来跑，熟悉操作逻辑。嗯，像insertOne、find、updateMany这些命令都能在实际数据上测试下手感。用在本地环境没问题，放到 Atlas 上跑跑也 OK。

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

测试数据，内容不为真实，勿作任何违法操作，本下载不负任何责任。