多聚类数据集分享-Multiple Clustering datasets

背景

最近在学习多聚类相关论文,论文看差不多了,准备复现对应工作。

先收集对应数据集,在看具体代码。

论文共涉及 10 个不同的数据集(部分数据集在两篇论文中共同使用):

论文1:MLLM Enriched Explainable Multiple Clustering(MLLMMC,AAAI 2026)

使用了 6 个数据集:Fruit、CMUFace、COIL、Cards、CIFAR、WebKB

论文2:Multi-Modal Proxy Learning(Multi-MaP,CVPR 2024)

使用了 7 个数据集:ALOI、Card、CMUface、Fruit、Fruit360、Stanford Cars、Flowers

多聚类数据集汇总

序号 数据集 论文1 (MLLMMC) 论文2 (Multi-MaP) 类型 主要下载来源
1 Fruit ✅ ✅ 图像 论文附带代码仓库
2 CMUFace ✅ ✅ 图像 UCI Repository
3 COIL ✅ ❌ 图像 哥伦比亚大学官网
4 Cards ✅ ✅ 图像 论文代码仓库/Kaggle
5 CIFAR ✅ ❌ 图像 多伦多大学官网
6 WebKB ✅ ❌ 文本 CMU 官网/PyG
7 ALOI ❌ ✅ 图像 阿姆斯特丹大学
8 Fruit360 ❌ ✅ 图像 Kaggle/GitHub
9 Stanford Cars ❌ ✅ 图像 斯坦福/Kaggle
10 Flowers ❌ ✅ 图像 牛津大学 VGG

各数据集详细信息与下载地址

  1. Fruit(水果数据集)

    规模:105 张图像,聚类维度:color(3类)、species(3类)

    下载地址:该数据集来自 James Bailey 的多聚类研究组,通常随论文代码一起发布。可在以下途径获取:

    GitHub 搜索相关代码仓库:https://github.com 搜索 "multiple clustering fruit dataset"

    或参考论文引用:Bailey, J. 2018. "Alternative clustering analysis: A review." Data clustering, 535--550

  2. CMUFace(CMU 人脸数据集)

    规模:640 张图像,聚类维度:identity(4/20类)、pose(20/4类)、emotion(2类)、glass(2/4类)

    下载地址:

    UCI Machine Learning Repository:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Carnegie+Mellon+University+Face+Database

    也可通过 Kaggle、CSDN 等平台搜索 "CMUFace dataset" 下载

  3. COIL(Columbia Object Image Library)

    规模:COIL-20 包含 1440 张图像(20个物体 × 72个角度),聚类维度:color、shape

    下载地址:

    哥伦比亚大学官方:http://www.cs.columbia.edu/CAVE/software/softlib/coil-20.php

    备用镜像:https://www.cs.columbia.edu/CAVE/databases/

  4. Cards / Card(扑克牌数据集)

    规模:约 8,029 张图像,聚类维度:number/order(13类)、suits(4类)

    下载地址:该数据集通常来自多聚类研究社区,可通过以下途径获取:

    论文 AugDMC(Yao et al., 2023)的代码仓库中获取

    或直接从 Kaggle 搜索 "playing cards dataset" 获取类似数据

  5. CIFAR

    规模:60,000 张 32×32 彩色图像,聚类维度:environment、type

    下载地址:

    官方下载页:http:cifar.html

    CIFAR-10(10类):https://www.cs.toronto.edu/\~kriz/cifar-10-python.tar.gz

    CIFAR-100(100类):https://www.cs.toronto.edu/\~kriz/cifar-100-python.tar.gz

  6. WebKB(文本数据集)

    规模:包含 Cornell、Texas、Wisconsin 三个子集,聚类维度为网页类型(student, project, course, staff, faculty)

    下载地址:

    原始来源:http://www.cs.cmu.edu/\~webkb/

    PyTorch Geometric 内置:通过 torch_geometric.datasets.WebKB 直接加载

    备用:http://ana.cachopo.org/datasets-for-single-label-text-categorization

  7. ALOI(Amsterdam Library of Object Images)

    规模:288 张样本(论文中使用的子集),聚类维度:color(2类)、shape(2类)

    下载地址:

    阿姆斯特丹大学官方:http://aloi.science.uva.nl/

    备用链接:http://staff.science.uva.nl/aloi/

  8. Fruit360(水果 360 度数据集)

    规模:4,856 张样本(论文子集),聚类维度:color(4类)、species(4类)

    下载地址:

    Kaggle:https://www.kaggle.com/moltean/fruits

    GitHub:https://github.com/Horea94/Fruit-Images-Dataset

    完整数据集包含 131 类水果蔬菜,共约 90,000+ 张图像

  9. Stanford Cars(斯坦福汽车数据集)

    规模:论文使用 1,200 张子集,聚类维度:color(4类)、type(3类)

    下载地址:

    官方页面:http:car_dataset.html

    Kaggle:https://www.kaggle.com/jessicali9530/stanford-cars-dataset

    完整数据集包含 196 类汽车的 16,185 张图像

  10. Flowers(Oxford-102 花卉数据集)

    规模:论文使用 1,600 张子集,聚类维度:color(4类)、species(4类)

    下载地址:

    牛津大学 VGG 官方:https://www.robots.ox.ac.uk/\~vgg/data/flowers/102/

    图像下载:https://www.robots.ox.ac.uk/\~vgg/data/flowers/102/102flowers.tgz

    标签下载:https://www.robots.ox.ac.uk/\~vgg/data/flowers/102/imagelabels.mat

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