根据收集到的信息，以下是对数据挖掘常用公开数据集的分类整理，涵盖不同领域和任务类型，并附上获取方式和推荐理由：
一、经典入门数据集
- UCI机器学习库（https://archive.ics.uci.edu/ml/）
- 推荐数据集：Iris（鸢尾花分类）、Wine（葡萄酒分类）、Boston Housing（波士顿房价预测）
- 特点：涵盖分类、回归、聚类等任务，数据格式规范，适合初学者练习。
- Kaggle竞赛数据集（https://www.kaggle.com/datasets）
- 推荐数据集：Titanic（泰坦尼克号生存预测）、House Prices（房价预测）、Digit Recognizer（手写数字识别）
- 特点：结构化数据为主，附带详细描述和社区讨论，适合实战演练。
二、领域专用数据集
- 计算机视觉
- MNIST（手写数字识别）：https://www.kaggle.com/datasets/oddrationale/mnist
- CIFAR-10/100（物体分类）：CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets
- COCO（通用物体检测）：COCO - Common Objects in Context
- ImageNet（大规模图像分类）：ImageNet
- 自然语言处理
- 时间序列分析
- UCI EEG数据集（脑电信号分类）：UCI Machine Learning Repository
- M4竞赛数据集（时间序列预测）：https://github.com/Mcompetitions/M4-methods
三、近三年新增高质量数据集
- 医疗健康
- MIMIC-III（重症监护数据）：MIMIC
- COVID-19开放研究数据集（文献分析）：https://allenai.org/data/covid-19-open-research-dataset
- 地理空间与遥感
- AWS Landsat/Sentinel-2（卫星影像）：https://registry.opendata.aws/satellite-imagery/
- SpaceNet（卫星影像与标注数据）：https://spacenet.ai/
- 自动驾驶
- Waymo Open Dataset（自动驾驶数据）：https://waymo.com/open/
- BDD100k（驾驶场景数据）：Berkeley DeepDrive
四、特殊任务数据集
- 推荐系统
- Amazon产品评论：Amazon Fine Food Reviews | Kaggle
- MovieLens（电影推荐）：MovieLens | GroupLens
- 异常检测
- KDD Cup 1999（网络入侵检测）：https://www.kaggle.com/datasets/kddcup1999/kddcup1999-intrusion-detection
- 信用卡欺诈检测：Credit Card Fraud Detection | Kaggle
- 多模态数据
- CMU-MOSEI（情感分析，文本+音频+视频）：https://github.com/CMU-Multicomp-Lab/multimodal_datasets
- Flickr30k（图像-文本配对）：https://www.kaggle.com/datasets/hrsaikumar/flickr30k
五、获取建议
- 通用平台：优先从UCI、Kaggle、Google Dataset Search（https://datasetsearch.research.google.com/）等平台下载，数据格式规范且文档齐全。
- 领域专用：医疗数据推荐MIMIC-III，地理空间数据推荐AWS公共数据集，自然语言处理推荐Hugging Face Datasets（https://huggingface.co/datasets）。
- 版本控制：注意数据集的更新时间，优先选择近三年发布或维护的版本，以确保数据时效性。