数据集合并

在SQL Equijoin中进行Matlab数据集合并的开发过程中，需要注意数据匹配和合并的策略。

实现频繁项集合并的最小距离目标，并能灵活设定目标集合大小。

各大银行的数据集合，包括详细的财务和客户信息。这些数据集对于研究金融市场和客户行为非常重要。

集合并操作（UNION）是SQL中用于合并多个查询结果的重要技术，自动消除重复元组。进行UNION操作时，涉及的列数和数据类型必须一致。例如，在查询中，选择修读了课程A003或A004的学生学号和成绩。

重叠聚类的数据集真挺香的，尤其你要在 MATLAB 里搞点聚类实验，用起来顺手多了。像20Newsgroup.mat，那可是文本圈的老熟人，新闻主题分类的经典，TF-IDF 一配，跑个 K-means 或者谱聚类都挺合适。 emotions.mat也蛮有意思的，情感那点事你懂的，搞个多标签聚类试试，容易就能看出哪些情绪经常一起出现，比如“愤怒”和“悲伤”，经常组团出场。 还有scene.mat，偏图像方向的，你可以提 SIFT、颜色直方图这些经典特征，想轻松点也能扔给深度模型提 embedding，再跑聚类，结果也还不错。 搞生信的可以看看yeast2417.mat，基因表达的玩法比较多，层次

北京市出租车的相关数据集合，包括各地区打车难易程度分析。

各类三维点云下载数据集整理得还挺全，涵盖了城市、室内、物体识别等多个场景，不管你是搞自动驾驶的、做机器人视觉的，还是纯搞算法研究的，都能找到用得上的数据源。像 Stanford 3D 这种经典老牌适合入门，KITTI 和 NYU Depth 适合实战测试，Large-Scale Benchmark 对搞大规模点云分类的朋友比较友好。顺手也给你带了几个配套算法资源，ICP、RANSAC、Super-4PCS 都能直接下源码试试。你要是刚好在调配准或者分类任务，不如一块儿用起来，效率提升不止一点点。

这本书包含了集体智慧编程的所有源代码和数据集，是学习的宝贵资源，对学习者非常有帮助。

TinyXML指南：使用联合操作符合并数据集 减操作符（Set Minus） 减操作符使用ID作为依据，从一个数据集中移除另一个数据集中的元素。图17.36展示了减操作符的执行流程。 联合操作符（Union） 联合操作符可以合并相同或不同的数据集。图17.37、17.38和17.39展示了联合操作符的执行流程。 联合相同属性的数据集 图17.37详细展示了如何使用联合操作符合并具有相同属性的数据集。

最详全国省市县镇四级数据集合，采用SQLServer版本，含44569条数据，详细到镇和街道级别。