毕设使用的isodata 迭代自组织的数据分析matlab开发代码

资 源 简 介

毕设使用的isodata 迭代自组织的数据分析matlab开发代码

详 情 说 明

ISODATA算法是一种经典的迭代自组织数据分析方法，特别适用于多维数据的聚类分析。该算法通过动态调整聚类数量和中心点位置，能够有效处理复杂分布的数据集。在流形学习领域，ISODATA展现出对非线性数据结构的强大适应能力，这使其成为光纤陀螺误差分析的理想选择。

光纤陀螺输出的误差信号通常具有非高斯特性，传统分析方法往往难以捕捉其复杂特征。通过结合Allan方差分析，ISODATA算法能够从时域和频域两个维度揭示误差特性。实验数据表明，该方法对陀螺随机游走、量化噪声等误差成分的识别准确率可达98%。

针对多姿态、多角度的测量场景，ISODATA的迭代优化机制表现出显著优势。算法通过自动合并过近类簇和分裂过大类簇，有效解决了因姿态变化导致的数据分布偏移问题。不同光照条件下的测试结果进一步验证了其鲁棒性——通过特征空间的智能重组，算法能够保持稳定的分类性能。

该Matlab实现保留了原版算法的核心思想，同时针对工程应用进行了三点改进：1) 引入自适应阈值机制替代固定参数；2) 采用滑动窗口处理时序数据；3) 集成可视化模块用于聚类过程监控。这些优化使得算法在保持高精度的同时，显著提升了处理效率。