完整的isodata 迭代自组织的数据分析代码

资 源 简 介

完整的isodata 迭代自组织的数据分析代码

详 情 说 明

ISODATA（迭代自组织数据分析）是一种经典的动态聚类算法，相比K-means能自动调整类别数量。算法通过合并相似类、分裂离散类、剔除小样本类来实现数据自适应划分，特别适合无线传感网络中的动态节点聚类分析。在MATLAB实现时需注意设定初始阈值、最小样本数等参数，其输出可用于网络拓扑优化。

对于无线传感网络覆盖问题，虚拟力算法通过模拟斥力（节点间防重叠）和引力（覆盖空洞修正）实现节点自部署。信道编码（如LDPC）和调制（QAM/PSK）模块可提升抗干扰能力，而基于导频的信道估计（LS/MMSE算法）能有效补偿多径效应。

图像纹理特征提取常采用GLCM（灰度共生矩阵）结合统计量（对比度、能量等），MATLAB中可用graycomatrix实现。特征后续可输入： 最小二乘法——线性回归拟合纹理规律 SVM——通过核函数处理高维非线性分类 神经网络——ResNet等深度模型捕捉层次化特征 K近邻——基于距离度量实现快速纹理匹配

建议将ISODATA与纹理特征结合，例如先聚类相似纹理区域再分别建模，可提升传感网络的环境感知精度。