UCI之Sonar数据集

该数据集是比较权威的，可用于测试聚类、分类等算法。

sonar数据集是初学机器学习常用的数据集之一，包括R、M两类，208个样本

源自UCI的iris数据集，并进行了整理，按照Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica属性分成三类，每一类有四个属性：花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽四个属性

权威的，国际通用的数据集，如果你做kmeans分类，没有用UCI做测试，你不觉得自己的东西很失败么？

使用matlab读取数据集，支持混合型数据读取，读取最终结果存储为struct数组类型，其中每一行表示的是一个数据，列数表示数据集个数。

UCI数据库的一些基准数据集，处理成excel格式了，可以直接在matlab中读取，适用于模式识别和机器学习的算法。

UCI Iris数据集.zip

UCI Folio Leaf数据集是计算机视觉领域一个重要的资源，专为图像识别、图像分类、图像检测、物体检测和物体识别等任务设计。这个数据集包含32种不同类型的树叶图像，每种类型大约有20张图片，总计

UCI-公开数据集.rar

该数据库包含76个属性,但是所有已发布的实验都引用了其中14个属性的子集。特别是,克利夫兰数据库是 迄今为止ML研究人员使用的唯一数据库。“目标”字段是指患者中心脏病的存在。 heart.csv