数据集构建

动态 OLAP 报表通常利用 Kylin、Saiku 和 Mondrian 等技术组合实现。其中，Kylin 负责构建高效的多维数据集（Cube）。

本项目利用生成对抗网络 (GAN) 在 MATLAB 中构建了一个数字花卉图像数据集。该项目复用了来自 [1,3] 和 [2] 中代码和数据集，并包含以下主要部分： 数据获取: 项目首先从 TensorFlow 示例图像库下载花卉照片数据集。 生成器: 生成器网络负责生成逼真的花卉图像。 鉴别器: 鉴别器网络负责区分真实花卉图像和生成器生成的图像。 训练: 项目使用 500 个 epochs 对 GAN 进行训练。 参考文献 [1] (此处应填写参考文献1的具体信息) [2] (此处应填写参考文献2的具体信息) [3] (此处应填写参考文献3的具体信息)

我利用自己构建的卷积神经网络成功实现了CIFAR-10数据集的分类任务。

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。

Matlab边缘检测源码的高级工具库包含了处理在Matlab和Python中实现的highD数据文件的功能集合。这些功能涵盖了从数据处理到数据可视化的广泛范围。