数据集概述
该数据集是论文《用于比较黑箱优化器的聚类问题实例标准化基准集》的可复现性资源库，包含复现论文结果所需的代码、数据、图表及脚本等文件，为聚类算法与黑箱优化器的性能对比研究提供标准化基准数据支持。
文件详解
- 可复现性说明文件：
- Reproducibility.ipynb：Jupyter Notebook格式，包含资源库完整描述及复现论文结果的步骤说明
- 压缩包文件：
- IOHClustering-main.zip：压缩包格式，可能包含聚类问题实例的核心代码或数据
- CSVS.zip：压缩包格式，可能包含CSV格式的基准数据文件
- Plots.zip：压缩包格式，可能包含论文中图表的原始文件或生成脚本
- Scripts.zip：压缩包格式，可能包含用于数据处理或实验的脚本文件
- Data.zip：压缩包格式，可能包含聚类问题的原始或处理后数据集
- 环境依赖文件：
- requirements.txt：TXT格式，记录运行代码所需的Python库及版本，例如asttokens、cffi、ioh等
适用场景
- 机器学习算法评估：用于测试和比较不同黑箱优化器在聚类问题上的性能
- 聚类算法研究：为聚类算法的基准测试提供标准化问题实例
- 优化方法验证：验证新的黑箱优化策略在聚类任务中的有效性
- 学术研究复现：支持相关论文实验结果的复现与扩展分析
