isodata聚类算法

资 源 简 介

isodata聚类算法

详 情 说 明

ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）是一种基于迭代的动态聚类算法，相比传统K-means，它能够自动合并或分裂聚类簇，特别适合图像分割这类类别数未知的场景。

在图像分割应用中，算法首先将图像像素视为多维特征空间中的点（如RGB色彩空间）。通过设定初始聚类中心，ISODATA会在迭代过程中执行以下核心操作： 样本分配阶段：计算所有像素到各聚类中心的距离，采用欧氏距离进行相似性度量 动态调整阶段：根据预设的合并阈值和分裂阈值，对聚类过多或过少的区域进行簇的合并与分裂 均值更新阶段：重新计算保留簇的中心位置

MATLAB实现时需重点处理： 特征向量的构造：通常将像素的坐标(x,y)与颜色通道值组合为5维向量 终止条件设定：通过最大迭代次数或中心点移动阈值控制收敛 后处理优化：对分割结果进行形态学操作消除细小噪声区域

该算法在医学图像分割和遥感图像分类中表现突出，其动态调整聚类数量的特性避免了人工预设类别数的局限性。实际应用中需注意初始参数设置对结果的影响，通常需要通过实验确定最佳阈值组合。