OWLS-TC4_PDDL 数据集

Connect4 数据集是数据挖掘领域的标准数据集之一，用于算法测试和模型评估。

Data Acquisition Toolbox提供了一整套工具，用于模拟输入、模拟输出和数字I/O，兼容多种PC数据采集硬件。 R2011b版本添加了对National Instrument USB-TC01设备的支持。如果您使用R2010b或R2011a，您可以利用此工具从USB-TC01设备采集数据。通过 obj = TC01(deviceID, probeType) 创建对象OBJ来表示设备，其中DEVICEID由National Instruments Measurement and Automation Explorer分配，PROBETYPE为热电偶类型如“J”、“K”、“T”等。使用READ方法可以反复检索当前温度（摄氏度）。

这是名为“具有时间约束的POI聚类”算法（PC-TC）的Matlab 2017a代码。主要脚本是PC_TC_main.m。版权所有（c）2018，王云龙。所有第三方代码均有相应的版权信息。请查阅“license.txt”获取许可条款。

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。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合统计学、计算机科学和人工智能等多个领域技术。测试数据集在验证和评估模型性能中起关键作用。以下是几个经典数据集的详细介绍：1. Iris数据集：由Ronald Fisher在1936年收集，包含150个样本，每个样本属于三种鸢尾花中的一种，有4个特征。2. Libras数据集：针对手语识别，包含39种动作，由34个人执行，记录了每个动作的39个关节位置信息。3. 多特征数据集：通常用于回归、分类等任务，具有多种属性和特征，来自不同领域如金融、医疗等。这些数据集广泛用于学术研究和教育，帮助理解和掌握数据挖掘的核心概念和技术。