数据挖掘Data Set收集

UCI数据集是一个常用的标准测试数据集，下载地址在
http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html
我的主页上也有整理好的一些UCI数据集(arff格式)：
http://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip
在看别人的论文时，别人使用的数据集会给出数据集的出处或下载地址（除非是很机密的数据，例如与国家安全有关）。如果你看的论文没有给出数据集的出处，请立即停止看这篇论文，并且停止看刊发这篇论文的期刊上的所有文章。因为可以断定这些文章质量很差。
关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址：
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
很多的机器学习的经典算法都在里面。而且公布源程序，易于修改。
如果作者没有公布源程序，可以到作者主页找找，也可以写信给作者要，一般论文开头都会有作者的email地址。写信的时候要注意要很有礼貌，否则作者，尤其是著名学者，很有可能不会理睬。如果算法简单，可以自己实现。
关于论文的下载，如果能够访问电子图书馆是最好的，很多学校都买了IEEE, Elsevier, Kluwer等，上面的期刊都不错。有一些很好的期刊是免费的，像JAIR和JMLR，分别在：
http://www.cs.washington.edu/research/jair/home.html
http://www.jmlr.org/
如果能访问的免费期刊太少，可以到CiteSeer上搜索(http://citeseer.ist.psu.edu/)，上面搜集了很多免费论文（但是要注意，论文的质量参差不齐），或者用Googlewww.google.com)搜索。
再嘱咐两点，要做研究，首先要打好基础，例如数学基础和程序设计能力，要学会熟练使用google等搜索引擎，还有一定要看高质量的论文。
《数据挖掘的数据集资源》
大家做数据挖掘研究时，常常为找不到合适的数据而发愁。在KDNuggets上有Datasets栏目，提供一些数据集，网址为：http://www.kdnuggets.com/datasets/
还有另外一个很好的资源网址为：http://kdd.ics.uci.edu/，里面包含的数据资源如下（按应用领域划分）：
Direct Marketing
KDD CUP 1998 Data
GIS
Forest CoverType
Indexing
Corel Image Features
Pseudo Periodic Synthetic Time Series
Intrusion Detection
KDD CUP 1999 Data
Process Control
Synthetic Control Chart Time Series
Recommendation Systems
Entree Chicago Recommendation Data
Robots
Pioneer-1 Mobile Robot Data
Robot Execution Failures
Sign Language Recognition
Australian Sign Language Data
High-quality Australian Sign Language Data
Text Categorization
20 Newsgroups Data
Reuters-21578 Text Categorization Collection
NSF Research Awards Abstracts 199 0-2003
World Wide Web
Microsoft Anonymous Web Data
MSNBC Anonymous Web Data
Syskill Webert Web Data
转：http://blogger.org.cn/blog/more.asp?name=DMman&id=24043
1、气候监测数据集 http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b
2、几个实用的测试数据集下载的网站
http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html
http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html
http://kdd.ics.uci.edu/summary.task.type.html
http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/data/
http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-11/www/wwkb/
http://www.phys.uni.torun.pl/~duch/software.html
在下面的网址可以找到reuters数据集http://www.research.att.com/~lewis/reuters21578.html
以下网址上有各种数据集：
http://kdd.ics.uci.edu/summary.data.type.html
进行文本分类，还有一个数据集是可以用的，即rainbow的数据集
http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/theo-11/www/naive-bayes.html
3、找了很多测试数据集,写论文的同志们肯定需要的,至少能用来检验算法的效果
可能有一些不能访问,但是总有能访问的吧：
UCI收集的机器学习数据集
ftp://pami.sjtu.edu.cn/
http://www.ics.uci.edu/~mlearn//MLRepository.htm
statlib
http://liama.ia.ac.cn/SCILAB/scilabindexgb.htm
http://lib.stat.cmu.edu/
样本数据库
http://kdd.ics.uci.edu/
http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html
关于基金的数据挖掘的网站
http://www.gotofund.com/index.asp
http://lans.ece.utexas.edu/~strehl/
reuters数据集
http://www.research.att.com/~lewis/reuters21578.html
各种数据集：
http://kdd.ics.uci.edu/summary.data.type.html
http://www.mlnet.org/cgi-bin/mlnetois.pl/?File=datasets.html
http://lib.stat.cmu.edu/datasets/
http://dctc.sjtu.edu.cn/adaptive/datasets/
http://fimi.cs.helsinki.fi/data/
http://www.almaden.ibm.com/software/quest/Resources/index.shtml
http://miles.cnuce.cnr.it/~palmeri/datam/DCI/
进行文本分类&WEB
http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/theo-11/www/naive-bayes.html
http://www.w3.org/TR/WD-logfile-960221.html
http://www.w3.org/Daemon/User/Config/Logging.html#AccessLog
http://www.w3.org/1998/11/05/WC-workshop/Papers/bala2.html
http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-11/www/wwkb/
http://www.web-caching.com/traces-logs.html
http://www-2.cs.cmu.edu/webkb
http://www.cs.auc.dk/research/DP/tdb/TimeCenter/TimeCenterPublications/TR-75.pdf
http://www.cs.cornell.edu/projects/kddcup/index.html
时间序列数据的网址
http://www.stat.wisc.edu/~reinsel/bjr-data/
apriori算法的测试数据
http://www.almaden.ibm.com/cs/quest/syndata.html
数据生成器的链接
http://www.cse.cuhk.edu.hk/~kdd/data_collection.html
http://www.almaden.ibm.com/cs/quest/syndata.html
关联：
http://flow.dl.sourceforge.net/sourceforge/weka/regression-datasets.jar
http://www.almaden.ibm.com/software/quest/Resources/datasets/syndata.html#assocSynData
WEKA：
http://flow.dl.sourceforge.net/sourceforge/weka/regression-datasets.jar
1。A jarfile containing 37 classification problems, originally obtained from the UCI repository
http://prdownloads.sourceforge.net/weka/datasets-UCI.jar
2。A jarfile containing 37 regression problems, obtained from various sources
http://prdownloads.sourceforge.net/weka/datasets-numeric.jar
3。A jarfile containing 30 regression datasets collected by Luis Torgo
http://prdownloads.sourceforge.net/weka/regression-datasets.jar
癌症基因：
http://www.broad.mit.edu/cgi-bin/cancer/datasets.cgi
金融数据：
http://lisp.vse.cz/pkdd99/Challenge/chall.htm

另一个人提供的
http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html
http://kdd.ics.uci.edu/summary.task.type.html
http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/data/
http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-11/www/wwkb/
http://www.phys.uni.torun.pl/~duch/software.html
在下面的网址可以找到reuters数据集
http://www.research.att.com/~lewis/reuters21578.html
以下网址上有各种数据集：
http://kdd.ics.uci.edu/summary.data.type.html
进行文本分类，还有一个数据集是可以用的，即rainbow的数据集
http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/theo-11/www/naive-bayes.html
Download the Financial Data (~17.5M zipped file, ~67M unzipped data)
Download the Medical Data (~2M zipped file, ~6M unzipped data)
http://lisp.vse.cz/pkdd99/Challenge/chall.htm
kdnuggets 相关链接数据集（借花献佛了）：
http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html
你也可以到http://blogger.org.cn/blog/more.asp?name=idmer&id=24017
察看kdnuggets 数据集资源的详细介绍。

Reuters-21578 news colletion :http://www.daviddlewis.com/resources/testcollections/reuters21578/

数据挖掘相关比赛以及数据集
2005 University of California data mining contest, predicting bad accounts and their churn date using real-world CRM data, deadline
June 30, 2005.
ILP 2005 Challenge, on the prediction of functional classes of genes.
KDD Cup 2005, on classifying internet user search queries, deadline July 8.
Data Mining Cup 2005 (Chemnitz, Germany), for students; topic: How data mining can ascertain the risk of loss of payments and reduce this
risk.
KDD Cup 2004, focuses on data-mining for a several performance criteria using datasets from bioinformatics and quantum physics.
InfoVis 2004 Contest, The History of InfoVis.
DATA MINING CUP 2004 (Chemnitz, Germany), for students.
InfoVis 2003 Contest: Visualization and Pair Wise Comparison of Trees, results announced Sep 5, 2003.
KDD Cup 2003, focuses on problems motivated by network mining and the analysis of usage logs.
DATA MINING CUP 2003 (Chemnitz, Germany). The task is to identify spam emails before they reach the user′s mailbox.
KDD Cup 2002, focus on data mining in molecular biology.
Student Data Mining Cup (2002), Chemnitz University and Prudential Systems.