如何使用C++进行高效的数据处理和数据挖掘？

#include <fstream>
#include <iostream>

int main() {
    std::ifstream file("data.txt"); // 打开文件
    if (file.is_open()) {
        std::string line;
        while (std::getline(file, line)) { // 逐行读取文件内容
            std::cout << line << std::endl; // 处理每一行数据
        }
        file.close(); // 关闭文件
    } else {
        std::cout << "无法打开文件" << std::endl;
    }
    return 0;
}

#include <iostream>
#include <sstream>
#include <string>
#include <vector>

std::vector<std::string> split(const std::string& str, char delimiter) {
    std::vector<std::string> result;
    std::stringstream ss(str);
    std::string token;
    while (std::getline(ss, token, delimiter)) {
        result.push_back(token);
    }
    return result;
}

int main() {
    std::string str = "Hello,World,!";
    std::vector<std::string> tokens = split(str, ',');
    for (const auto& token : tokens) {
        std::cout << token << std::endl;
    }
    return 0;
}

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>

int main() {
    std::vector<int> numbers = {5, 1, 3, 2, 4};
    std::sort(numbers.begin(), numbers.end()); // 数组排序
    for (const auto& number : numbers) {
        std::cout << number << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    return 0;
}

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); // 读取图像
    cv::SiftFeatureDetector detector;
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    detector.detect(image, keypoints); // 提取特征点
    cv::Mat descriptors;
    cv::SiftDescriptorExtractor extractor;
    extractor.compute(image, keypoints, descriptors); // 计算特征描述子
    std::cout << "特征点数：" << keypoints.size() << std::endl;
    std::cout << "特征描述子维度：" << descriptors.cols << std::endl;
    return 0;
}

#include <iostream>
#include <mlpack/methods/linear_regression/linear_regression.hpp>
#include <mlpack/core/data/scaler_methods/mean_normalization.hpp>

int main() {
    arma::mat X = arma::randu<arma::mat>(100, 2) * 10; // 生成训练数据
    arma::vec y = 2 * X.col(0) + 3 * X.col(1) + arma::randn<arma::vec>(100); // 生成标签
    mlpack::data::NormalizeParam normParams; // 特征归一化
    mlpack::regression::LinearRegression lr(normParams); // 初始化线性回归模型
    lr.Train(X, y); // 训练模型
    arma::mat testX = arma::randu<arma::mat>(10, 2) * 10; // 生成测试数据
    arma::vec testY;
    lr.Predict(testX, testY); // 预测结果
    std::cout << "预测结果：" << std::endl;
    std::cout << testY << std::endl;
    return 0;
}