SAS数据集

这份资源包含SAS判别分析的实验结果以及对应的数据集。

在SAS系统中，创建数据集的方法主要有三种：1. 使用传统的SAS数据步程序；2. 利用SAS/FSP软件中的FSEDIT和FSVIEW过程；3. 使用SAS/ACCESS软件访问其他数据库。

浏览和修改SAS数据集需要使用ViewTable进行浏览、编辑，并使用Proc Print来输出。在SAS系统中，操作前需设定好SAS数据库，确保数据集存储在正确的数据库中。

该代码示例展示了如何使用SAS代码将多个堆叠的JSON文件流式传输到SAS数据集中。代码中利用了SAS的 JSON 引擎和 filename 语句，通过循环读取每个JSON文件并将其内容追加到SAS数据集中。 具体操作步骤如下： 使用 filename 语句定义指向JSON文件的路径。 使用 JSON 引擎创建一个 infile 语句，并指定要读取的JSON文件。 使用 input 语句定义要从JSON文件中读取的变量和数据类型。 使用 do while 循环读取所有JSON文件，并将数据追加到SAS数据集中。 请注意，此代码示例需要根据实际情况进行修改，例如JSON文件路径、变量名和数据

该数据集包含 PCA 分析的数据。

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。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。

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。

基于 Python 数据挖掘的聚类实验，使用 Kiwitobes 的博客数据集，分析了单词在不同博客中的出现频率，并利用 K-means 算法对其进行了聚类。