我正在寻找可以测试我的 DBSCAN 算法实现的真实数据集，即（理想情况下为 2 维）空间中的点数据集，或一组节点和有关它们之间距离的信息。
我已经在 SNAP 和 CRAWDAD 上查看过此类数据集，例如具有距离的道路网络数据集，或具有 GPS 坐标的城市等，但我没有找到任何数据集！
我知道 DBSCAN 据说是对真实数据最好的算法之一，但似乎找不到人们使用的真实数据集......
建议？
用于测试 DBSCAN 的真实数据集？
数据挖掘
数据集
数据库扫描
2022-02-26 07:42:28
2个回答
如果您想测试您的算法是否按预期工作，我会使用sklearn datasets。它们允许您创建具有某些属性的简单合成 2D 数据：圆形、半月形等。
如果你想要“真实”的数据集，在简单搜索后找到一个有趣的资源：
它似乎是文献中使用的数据集的集合。
否则，我建议您寻找图像分割数据集，例如地图，因为它们非常适合 DBSCAN。Kaggle是搜索的好地方，谷歌数据集搜索工具也是
Kaggle 有一些不错的数据集可用，包括经典的Iris数据集。看看并选择一个看起来很有趣的。
那里有一些有影响力的现实世界数据集，包括与 COVID-19 相关的数据集。较轻的一面可能是不久前发布的经过清理的 Iris 数据集。
编辑：为了详细说明 COVID-19，Kaggle 拥有 COVID-19 开放研究数据集 (CORD-19)，这是一个 2 GB 的漂亮数据集，由 Allen Institute for AI（Allen 和 Microsoft 的 Paul Allen）与许多合作伙伴共同创建. 这是一个很好的起点。他们还拥有来自约翰霍普金斯大学的出色 COVID-19 数据集。必须有 100 多个 COVID-19 数据集。此链接应显示搜索功能。
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