适合用来做聚类分析的uci数据集有哪些

有很多适合用来做聚类分析的UCI数据集，以下是一些常用的数据集：

1. Iris 数据集: 包含了三个不同种类的鸢尾花的花萼和花瓣的大小数据。

2. Wine 数据集: 包含了不同品种的葡萄酒的化学分析数据。

3. Breast Cancer 数据集: 包含了乳腺肿瘤患者的一些特征数据。

4. Seeds 数据集: 包含了三种不同种类的小麦种子的不同形态特征。

5. Heart Disease 数据集: 包含了心脏病患者的一些生理指标和症状数据。

这些数据集都是经过处理和标准化的，适合用于聚类分析的实验。当然，在实际应用中，你也可以根据自己的需要选择其他的数据集。

相关问题

适合用来做聚类分析的数据集有哪些

适合用来做聚类分析的数据集有很多，以下是一些常见的例子：

1. 购物行为数据集：可以将每个用户的购物行为看做一个向量，向量的每个维度表示一个商品的特征，比如品类、价格、销量等。

2. 用户行为数据集：可以将每个用户的行为看做一个向量，向量的每个维度表示一个行为，比如点击、购买、收藏等。

3. 电影评分数据集：可以将每个用户对电影的评分看做一个向量，向量的每个维度表示一部电影，可以使用电影的特征（如导演、演员、类型等）进行编码。

4. 文本数据集：可以将文本数据集中的每个文档看做一个向量，向量的每个维度表示一个单词，可以使用词频或者 TF-IDF 等方式进行编码。

5. 气象数据集：可以将气象数据集中的每个地区的气象指标看做一个向量，向量的每个维度表示一个气象指标，比如温度、湿度、风速等。

适合用来做聚类的数据集有哪些

适合用来做聚类的数据集有很多，以下是一些常见的例子：

1. 鸢尾花数据集：这是一个常见的聚类任务数据集，包含了三个品种的鸢尾花的萼片和花瓣的长度和宽度等四个特征。

2. 手写数字数据集：这个数据集包含了很多手写数字的图像，每个图像都是一个 8x8 的矩阵，可以将每个图像看做一个 64 维的向量。

3. 文本数据集：可以将文本数据集中的每个文档看做一个向量，向量的每个维度表示一个单词，可以使用词频或者 TF-IDF 等方式进行编码。

4. 图像数据集：可以将图像数据集中的每个图像看做一个向量，向量的每个维度表示一个像素点的值。

5. 用户行为数据集：可以将用户行为数据集中的每个用户看做一个向量，向量的每个维度表示一个行为，比如点击、购买、收藏等。