对数据降维，进一步精选数据，ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。
内部附有两类样本数据可供使用。

matlabPCA的m文件。
数据集Iris是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。
CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集，不方便matlab直接调用。
我的这个数据集是txt格式的，在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。
该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。
其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。
该数据集包含了5个属性：&Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;&Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;&Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;&Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;&种类：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（杂色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾

模式识别聚类分析中的最大最小聚类方法，对给定的样本数据（7个），通过聚类分类，返回类别编号，代码有注释能直接运行主函数。

全国最全的省市区联动json数据，样本数据如下：{"type":"province","code":"110000","name":"北京市","child":[{"type":"city","code":"110100","name":"北京市","child":[{"type":"county","code":"110101","name":"东城区"},{"type":"county","code":"110101","name":"东城区"},{"type":"county","code":"110102","name":"西城区"},{"type":"county","code":"110105","name":"朝阳区"},{"type":"county","code":"110106","name":"丰台区"},{"type":"county","code":"110107","name":"石景山区"},{"type":"county","code":"110108","name":"海淀区"},{"type":"county","code":"110109","name":"门头沟区"},{"type":"county","code":"110111","name":"房山区"},{"type":"county","code":"110112","name":"通州区"},{"type":"county","code":"110113","name":"顺义区"},{"type":"county","code":"110114","name":"昌平区"},{"type":"county","code":"110115","name":"大兴区"},{"type":"county","code":"110116","name":"怀柔区"},{"type":"county","code":"110117","name":"平谷区"},{"type":"county","code":"110118","name":"密云区"},{"type":"county","code":"110119","name":"延庆区"}]}]}

基于测地距离的谱聚类，利用测地距离代替欧式聚类，代码以同心圆为样本数据进行实例演示！

大量的乳腺癌医学诊断样本数据，可用于，数据库，数据挖掘

《OracleSpatial空间信息管理：OracleDatabase11g》是世界级OracleSpatial专家RaviKothuri、AlbertGodfrind和EuroBeinat自力作，旨在向您提供空间信息管理方面的概念知识和实用技能，帮助您成为该领域的专家。
书中涵盖了Oracle数据库中空间信息管理的所有内容。
主要阐述了空间信息管理的主要概念，OracleSpatial的架构，以及大量用于管理空间数据的函数和操作。
详细描述了OracleSpatial所提供的用于存储、检索、分析和可视化空间信息的工具。
《OracleSpatial空间信息管理：OracleDatabase11g》还提供了丰富的样本数据、例子和提示，以帮助读者方便地将上述概念和工具结合到实际应用中。

knn的python代码#样本数据150*4二维数据，代表150个样本，#每个样本4个属性分别为花瓣和花萼的长、宽

K-means聚类算法c语言实现。
样本数据从文件读入，支持任意维数数据和任意k值（k当然要小于样本数），同时可以防止分出空类。
为做作业原创

界面友好，可视化操作。
可以通过样本数据学习网络参数，支持读取多种格式的样本数据文件。
可视化添加有向边约束等。
比Matlab下的贝叶斯工具简单易用。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。