文件名称：isodata的matlab代码博客-ISODATA-Clustering:ISODATA-聚类
文件大小：988B
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-24 01:47:01
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isodata的matlab代码博客ISODATA-Clustering 全名：Iterative Self Organizing Data Analysis Techniques Algorithm，迭代自组织数据分析方法 简介 ISODATA算法和K-Means算法是相似的算法，都是属于无监督的聚类分析方法 ISODATA增加「合并」、「分裂」操作，进而改进K-Means的一大缺陷：「K值需要预先设定」 合并-「两聚簇中心的值小于某阈值」或(且) 「某聚簇内样本数少于一定阈值」，将最近的2个聚类中心合并。 分裂-「某聚簇的标准差大于一定阈值」或(且) 「某聚簇内样本数超过一定阈值」，将该聚簇分裂为2个聚簇。 「合并」、「分裂」的操作可以根据不同情境客制化，上述只是其中一种 ISODATA以K-Means为基础，核心概念一样，故相关知识请参考： 演算法步骤
【文件预览】：
ISODATA-Clustering-master
----README.md(942B)