聚类论文里常常就 5、6 个 UCI 数据集打转，评估靠感觉的也不少。clustering_benchmarks_v1的出发点就实在——把市面上散落的聚类数据集集中整理一下，统一格式，统一下载方式，方便你一口气评测多个算法。
数据集的类型挺全的，高维、低维、大规模、小样本的都有，聚类结构也有层次、密度、原型型等。还有一些从老论文里扒下来的经典集，平时不好找的，在这里都能捞着。
使用也简单，下载下来直接上手。数据格式统一成了比较常见的 CSV、MAT 之类，起来省心。路径结构清晰，每个数据集一个独立文件夹，里面包含、标签、特征文件。嗯，文档也写得比较清楚。
一个注意点是：这个版本（v1）已经冻结了，不会再加新数据集。所以好处是评估时在同一套数据上跑，结果好比对。坏处嘛，缺一些最新场景，比如图数据、文本聚类等，这块你得另外找补。
，如果你在写聚类相关的算法，或者打算做一个系统性比较，这套资源还挺省事的。不用东拼西凑找数据，也不用为格式头疼。直接拎起来用就好。
如果你想搭配更多经典数据集试试，还可以看看这些资源：UCI 机器学习数据集、机器学习数据集汇总、高斯聚类专用集。