基于ISODATA算法的自适应聚类MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的ISODATA聚类算法，支持自动调整聚类数目，通过迭代优化实现高效数据分组。适用于模式识别、数据挖掘等领域，无需预设聚类数量即可获得自适应聚类结果。

详 情 说 明

基于ISODATA算法的自适应模式识别聚类系统

项目介绍

本项目实现了一种自适应的ISODATA（迭代自组织数据分析技术）聚类算法。该算法能够通过动态调整聚类中心数量，自动优化聚类结构，实现对数据的高效聚类分析。系统支持多种距离度量方式，提供完整的聚类质量评估和可视化功能，适用于各类模式识别和数据挖掘任务。

功能特性

• 自适应聚类数目：自动确定最优聚类中心数量，无需预设固定聚类数
• 智能聚类操作：支持基于阈值的聚类合并与分裂操作
• 多维度可视化：提供二维/三维散点图展示聚类效果
• 全面评估体系：输出类内距离、类间距离及多种聚类有效性指标
• 灵活参数配置：可调整初始聚类数、迭代次数、合并/分裂阈值等参数
• 多种距离度量：支持欧氏距离、马氏距离等多种相似性计算方法

使用方法

输入数据格式

• 数据矩阵：N×M维数值矩阵，N为样本数量，M为特征维度
• 算法参数：包括初始聚类数目、最大迭代次数、最小类内样本数等
• 距离度量：可选欧氏距离、马氏距离等计算方式

输出结果

• 聚类标签向量（N×1维）
• 聚类中心矩阵（K×M维）
• 聚类质量评估报告
• 聚类结果可视化图形
• 算法运行统计信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件实现了ISODATA算法的核心逻辑流程，包括数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化计算、聚类合并与分裂判断、结果评估与可视化输出等完整功能模块。该文件整合了算法参数配置、距离度量计算、聚类有效性评估等关键组件，为用户提供一站式的聚类分析解决方案。