数据集类型

MBTI 人格类型数据集挺适合用来和研究人类个性特征的哦。它是基于心理学的理论，你理解不同类型的人在行为和决策上的差异。数据集里包含了大量的问卷调查数据，可以用来做分类、聚类等数据科学任务。你可以用 Python、R 等工具进行，蛮适合做机器学习实验的。 如果你在做与人格类型相关的推荐系统，或者想了解不同类型人群的行为模式，这个数据集会对你有。配合 Seaborn、PCA 这些工具，效果会更好。嗯，，适合有一定数据基础的小伙伴来尝试。 如果你对更多相关数据集感兴趣，可以查看以下这些资源，它们都挺实用的： 1. C#与数据库的结合 2. MovieLens 数据集 3. PCA 数据集 4. L

数据集的类型 类型化数据集 类型化数据集是一个生成类，继承了基类 DataSet 的所有方法、事件和属性。表和列只能以集合的形式公开，而不能用于借助 XML 结构文件派生新类。使用类型化数据集访问列: string studentName; studentName = dsStudents.Stu[0].StuName; 从 dsStudents 数据集的 Stu 表中第一个记录返回 StuName 列，然后将其存储在 studentName 字符串变量中。 非类型化数据集 非类型化数据集的访问方式不同，使用 Tables 集合。使用非类型化数据集访问列: string stud

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。

基于密度的异常检测方法 LOF，蛮适合你想搞点数据清洗的项目用的，是你数据里噪音比较多、分布还不规律的那种。用 MATLAB 来跑，响应也快，代码结构清晰，比较适合搞科研或者建模用。LOF 的核心就是看数据点周围的“密度差异”。你可以理解成：如果某个点周围的邻居都挤在一块，它自己却孤零零地，那基本就是个异常点。这种对比关系，蛮适合非线性、非规则的数据集。代码部分也蛮友好，一段 MATLAB 脚本搞定全部逻辑：从数据生成、可视化、再到异常点高亮展示，效果一目了然。如果你数据是二维或者多维都能适配，连调参（比如 k 值）都有提示，蛮贴心的。场景也挺丰富：像是信用卡欺诈、网络入侵、甚至生态变化都能用

该数据集包含 PCA 分析的数据。

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。

att48 数据集是一个挺经典的 TSP（旅行商问题）数据集，包含了 48 个城市的坐标和编号。对于喜欢 TSP 问题的朋友来说，这个数据集实用。其实，它的应用场景也挺广泛，比如用来测试求解算法的性能，或者在一些优化问题中当做样例。想尝试用 MATLAB 跑一跑这个数据集吗？你可以通过相关示例数据集快速上手，或者看看 SQL 格式的城市数据集，了解如何类似问题。如果你有兴趣，网上还有一些关于 att48 数据集的深度，你更好地理解和应用。如果你对 TSP 问题感兴趣，可以利用这个数据集来做一些优化实验。是对于机器学习、算法设计等领域的朋友，这个数据集值得一试哦！

AR 和 ORL 与 Stanford 数据集是人脸识别领域比较常用的几个数据集。Stanford 数据集包含 200 张男性和 200 张女性人脸图像，光照和姿态都差不多，分辨率为 200×200，正面图像为主，分为训练集和测试集，图像格式为.jpg。而 ORL 数据集是 40 个人的面部图像，10 张，格式是.pgm。此外，AR 数据集有 2600 张图像，男女不分文件夹，文件格式也是.pgm。总体来说，这些数据集对人脸识别的测试和研究挺有的。如果你做人脸识别相关的项目，使用这些数据集可以轻松搞定数据准备工作，节省多时间哦。