Machine learning 以下哪一个数据集最适合通过支持向量机进行分类？

我需要得到地面的SVM分类器。我对支持向量机没有太多的经验，所以我只是粗略地看了一下这些数据集（），就想知道是否有一个我特别应该使用的数据集。

这里有一个关于数据集样本的非常好的答案，并对支持向量机有一个很好的解释：

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从列表（）中，我认为您应该尝试使用for多类分类或for二进制分类。我认为这是一个良好的开端，有足够的连续数据来测试SVM

很好，谢谢。如果我没有得到（或创建）一个简单的“点击这些链接”的答案，我会接受这个答案。为子孙后代。我也在为您测试一个数据集，我很快会更新此答案；）@WalrustheCat您还可以看看我的一段旧代码，它是关于用Java实现AdaBoost来检测垃圾邮件的。不要判断……是几年前；）判断你的密码？无围。但是你的答案呢？大概虹膜数据集不是多元的吗？支持向量机不是适合于二元分类任务吗？在SVM中进行多元预测（1对2，2对3对1对2对3的赢家？等等），你不需要做很多元工作吗？我从UCI选择了“皮肤”数据集，我不需要做任何这些。我说得对吗？为什么iris更好？muchos Graciaste虹膜是一个多类问题，但它完全可以用SVM解决。你是对的，对于二进制分类，你选择的是好的！下面的“皮肤分割”链接与我的想法一致。