根据给定的数据集，在深度神经网络中建立一个适当的分类模型。


一个包含表示样本特征的数字数组和相应标签的数据集。
可以使用深度神经网络的分类模型，比如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)或者全连接神经网络(Fully Connected Neural Network, FCN)。为了正确地建立模型，需要进行数据预处理和特征工程。其中，数据预处理包括数据清洗、数据归一化等操作，特征工程包括特征提取、特征选择等操作。建立模型后，可以使用训练数据集进行训练，利用测试数据集评估模型性能，并进行模型优化，直到达到预期的性能水平。