南京机场天气数据挖掘资源集

天气数据的爬虫代码，写得比较清爽，运行也比较稳当。用的是Python的爬虫库，逻辑不复杂，适合你快速上手搞点天气数据来练练手，或者做个数据可视化小项目也挺方便。 代码结构清晰，带注释，基本照着跑就能出结果。还用到了requests和BeautifulSoup来搞定网页求和数据解析，挺经典的组合，学起来也不难。你用requests.get()拉网页，用soup.select()挑元素，顺手。 如果你想采集个几年内的天气情况，还可以顺手看看这些： 爬虫获取近五年天气数据 2020 年 1-3 月全国天气数据集 南昌市 2017 至 2019 年天气数据 十年天气数据集 2009-2020 ，这

标题“全国天气信息.zip”指出这是一个压缩文件，内含2020年1-3月的中国各地气象数据。数据量超过20万条，涵盖风向、空气质量等多维天气信息，并计划后续更新。压缩包包含“城市天气信息.sql”和“全国城市天气信息.xlsx”两个文件，分别提供SQL数据库格式和Excel表格格式，方便数据分析与处理。

信息增益计算示例：以天气数据集为例 本示例使用天气数据集 weather，目标是计算使用属性“wind”（风力）划分数据集 S 所获得的信息增益。 数据集 S： | outlook | temperature | humidity | wind | play ball ||---|---|---|---|---|| sunny | hot | high | weak | no || sunny | hot | high | strong | no || overcast | hot | high | weak | yes || rain | mild | high | weak | yes |

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

获取近五年天气数据

数据挖掘课件的资源还挺全的，适合刚入门或想打牢基础的同学。压缩包里不只是理论，还有 PPT、代码、算法啥的，结构也清晰，照着顺序学基本没啥障碍。你要是想快速上手，比如跑个 K-means 聚类、玩玩决策树，这里面就有现成的例子。 数据挖掘的核心算法讲得比较细，分类、聚类、关联规则都有涉及。像Apriori算法和DBSCAN这些，平时项目里也能用得上。不太懂算法原理也没关系，PPT 那部分讲得挺图文并茂的，蛮直观。 数据预部分讲的也比较实在，什么数据清洗、转换、规约都有提，还配了流程图，适合你做项目前理一理思路。顺手整理下数据，后面的建模才能顺。 要说亮点，就是那几个代码示例和数据集，基本能直接

如果你需要一份全面的天气数据集来做，这个十年的数据集应该挺合适。涵盖了 2009 年到 2020 年 7 月的逐日天气数据，包括了像平均温度、湿度、风速、气压等信息，简直是各种天气的宝贵资源。适合做一些数据挖掘或者预测。你也可以用这些数据做天气趋势预测，甚至试试深度学习中的 LSTM 模型。数据集还包括了多辅助字段，比如最大风速、降水量等，的时候方便。嗯，如果你想做数据可视化展示，像 Seaborn 和 PCA 也都能容易上手。直接使用，或者当作其他工具的基础，都是蛮不错的选择。只要你熟悉天气数据，这个集子就可以让你事半功倍！

针对机场噪声数据的特征，提出了一种基于代表点的快速层次聚类算法。该算法在传统凝聚层次聚类算法的基础上，结合聚类代表点法和二分法策略进行改进，以提高效率。 为了评价聚类结果，提出了一种结合聚类代表点和聚类算法相似性定义的方法。实验结果表明，该算法不仅运行效率高，而且能够较准确地发现特定类型飞行事件的噪声分布模式。利用该分布模式，可以较准确地预测特定类型飞行事件的噪声分布状况。

数据挖掘其实就是从海量数据中提取有用信息的过程，像是从一堆无序的数字中发现规律，挺神奇的。这里面，数据集就像是你的“试卷”，用来训练和测试各种算法。就拿 UCI Machine Learning Repository 来说，它是一个相当经典的数据集资源库，包含了多常用的经典数据集，比如鸢尾花分类、肿瘤诊断这些任务。数据挖掘中有个文件格式叫ARFF（Attribute-Relation File Format），它是 Weka 这个开源工具使用的标准格式，里面包含了数据属性的信息和实际的数据。比如，数据清洗、标准化、去噪这些预操作，Weka 就能帮你搞定。如果你做的是分类任务，可以用决策树、SV