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。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

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。

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。

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。

wine数据集是用于机器学习和数据分析的常见数据集，包括红葡萄酒和白葡萄酒数据，分别提供了关于葡萄酒质量的多种特性。红葡萄酒数据集包含酸度、挥发性酸度、酒精含量、密度、硫酸盐、总酚和质量评分等特征；白葡萄酒数据集结构类似，但因葡萄品种和酿造工艺不同，特征数值可能有所差异。这些数据可用于分类任务、特征选择、回归分析、模型比较和可视化，需要进行数据预处理和模型评估以优化结果。