MATLAB数据集 seeds 用于模式识别、机器学习等的分类问题。

用于分类识别、MATLAB实验教学、机器学习、计算机视觉等。

MATLAB实现PCA主成分分析数据集，包含12个输入变量，1个输出变量，100组数据。

把数据集拆分为训练集与测试集，可设定拆分比例。

复杂网络 社团划分

matlab混泥土数据

matlab 数据集 聚类 banana二维实验数据集 二分类问题经典UCI数据集 matlab 数据集 聚类 banana二维实验数据集 二分类问题经典UCI数据集

cifar-10数据集,matlab版本。 CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像

Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成，共10个分类。50000张训练，10000张测试（交叉验证）。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体，而且应用于多分类

直接放在libsvm\matlab目录下， Name Size Bytes Class Attributes Type 1x78 25536 struct heart_scale_inst 270x13 28080 double heart_scale_label 270x1 2160 double