数据集结构

高效用项集挖掘 (High-Utility Itemset Mining, HUIM) 作为数据挖掘领域的重要任务之一，与频繁项集挖掘 (Frequent Itemset Mining, FIM) 不同，HUIM 在挖掘过程中会综合考虑数量和价值等因素。

多维数据集的逻辑结构，像是 BI 的发动机核心，负责把业务数据变得“能看懂、能拆解”。维度和度量值的搭配，就像表格的行和列，一个管分类，一个算结果，组合起来效率还挺高。平时做销售、用户行为追踪，少不了靠这些。Cubes的概念比较实用，它就是维度和度量的打包体，方便你快速切换角度。OLAP就是让你随便切片、筛选还能保持性能，嗯，响应也快，适合数据量大的时候用。

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

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。

att48.tsp是TSP数据集中的一个数据集，用于解决蚁群优化算法、模拟退火算法等算法的编写。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

包含 GroupLens MovieLens 三套常用数据集：100k、1m 和 10m，与官网数据一致，方便快速获取。