ISODATA聚类算法

资 源 简 介

ISODATA聚类算法

详 情 说 明

ISODATA聚类算法是一种基于迭代自组织数据分析技术的无监督学习方法，它在K均值算法的基础上进行了重要改进。与固定K值的K均值不同，ISODATA能够根据数据特征动态调整聚类数量，这使其在实际应用中更具灵活性。

算法核心流程首先初始化聚类中心，然后进入迭代优化阶段。每次迭代包含三个关键操作：样本分配、聚类合并与分裂、以及聚类中心的重新计算。样本分配阶段将每个数据点归类到最近的聚类中心；合并阶段会检测相近的聚类并进行合并；分裂阶段则对符合条件的聚类进行细分。

ISODATA算法的独特之处在于引入了多个控制参数：期望聚类数K、最小样本数阈值、最大方差阈值等。这些参数共同决定了何时应该合并过近的聚类，或者分裂分散度过大的聚类。这种自适应的特性使得算法能够更好地适应不同类型的数据分布。

实验中使用经典的Iris数据集进行验证，该数据集包含三类鸢尾花的四个特征维度。通过适当的参数设置，ISODATA可以自动识别出数据中的自然分组，即使各组间的样本数量不均衡也能保持较好的聚类效果。算法在迭代过程中会自动调整聚类数量，最终收敛到一个稳定的划分结果。这种自适应的能力使得ISODATA成为探索性数据分析的有力工具。