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空间离群是指空间邻域中属性特征值明显不同于其他对象的空间对象,空间数据离群挖掘能为人们提供很多有趣的信息,但空间数据具有复杂的拓扑关系、方位关系和度量关系等空间特征,传统的面向事务型数据库的离群挖掘算

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包含图像旋转、剪裁、平移、加噪声、调节亮度、翻转、镜像、缩放等方法。另附xml转txt转换代码，可实现带标签扩增。教程简单易上手。

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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

UCI经典二分类数据集是机器学习领域广泛使用的资源，为研究者和初学者提供了大量实践和探索的机会。这些数据集通常包含多个属性或特征，以及一个二元目标变量，用于训练和评估分类模型。UCI代表加州大学欧文分

UCI数据集是比较权威的，可用于测试聚类、分类等算法,已将其整合成mat格式，方便matlab导入

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

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