UCI数据集中的abalone数据集

Abalone为UCI数据库中的数据集，特征维数比较低，类别比较多，相对来说样本数足够，最后一列为类别

这是UCI数据，此数据可供相关的研究，以及对于数学建模爱好者

UCI数据集中的几个Large-scale大规模分类建模数据，名称为SUSY、HIGGS，用以测试分类算法的时间和空间复杂度。

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？

UCI数据集下的鸾尾花数据集，供大家使用，有什么不懂的欢迎来到我的博客下面留言，大家一起探讨学习

数据wine的数据库 可以用来测试聚类算法的好坏，特别是可以验证分类算法的效果

UCI的一个数据集Sonar，已经用MATLAB转化为.mat数据文件了，在MATLAB里面可以直接load

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。