ISODATA算法

资 源 简 介

ISODATA算法

详 情 说 明

ISODATA算法（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm）是一种经典的动态聚类算法，主要用于模式识别和数据挖掘领域。与传统的K-means算法相比，ISODATA算法具有更强的灵活性，能够自动调整聚类数目，适应数据的分布特性。

核心思想 ISODATA算法通过迭代过程不断优化聚类结果，其核心在于动态调整聚类的分裂与合并操作。算法会根据预设的阈值条件，自动判断是否需要增加或减少聚类中心的数量，从而更好地反映数据的真实分布。

关键步骤 初始化：设定初始聚类中心、聚类数目及算法参数（如最大迭代次数、最小样本数、分裂阈值等）。 样本分配：将每个样本分配到最近的聚类中心，形成临时簇。 簇评估：检查簇的样本数是否过少或分散程度是否过高，决定是否删除或分裂簇。 簇合并：若两个簇的中心距离过近，则合并以减少冗余。 终止条件：达到最大迭代次数或聚类中心变化小于阈值时停止。

ISODATA算法的优势在于其自适应性，特别适合数据分布复杂或聚类数目未知的场景，但也存在参数设置敏感、计算复杂度较高等挑战。在模式识别课程中，实现该算法能帮助学生深入理解动态聚类与无监督学习的核心思想。