这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。

【数据描述】 经典机器学习算法练手聚类数据集，csv格式，存储了3000余组坐标点数据（x，y），可用于sklearn或普通python实现KMeans聚类，回归等任务 【使用说明】 建议python使用pandas进行数据导入，再使用python进行数据分析以及聚类等，也可以通过自己生成训练集与测试集的方式完成数据划分

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《 2020年报告》首次通过主观幸福感对全球城市进行排名，并更深入地探讨了社会，城市和自然环境如何结合在一起影响我们的幸福。幸福分数和排名使用盖洛普世界民意调查的数据。分数基于对民意调查中提出的主要生活评估问题的答案。分数来自2015-2020年全国代表性的样本，并使用盖洛普权重使估算值具有代表性。幸福评分后面的各栏估算了六个因素（经济生产，社会支持，预期寿命，自由，没有腐败和慷慨）中每个因素在何种程度上有助于使每个国家的生活评价高于反乌托邦，一个假设的国家，其六个因素的价值均等于世界最低的国家平均值。

k-means聚类数据集，包含dataSet.txt, dataSet2.txt以及其它。

MATLAB实现数据fcm代码模糊 C 均值 模糊 C 均值 (FCM) 是一种无监督的数据集聚类方法，其方式是一个数据点可能属于多个具有不同隶属度的集群。 该算法基于模糊集，是 K-Means 聚类的扩展。 FCM 的一个简单实现已经在 MATLAB 中进行了编码。

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聚类数据集，有人工、真实数据集。带标签

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