ISODATA聚类快速

资 源 简 介

ISODATA聚类快速

详 情 说 明

ISODATA聚类是一种改进的K均值算法，能够动态调整聚类数量，适用于点模式匹配前的特征分类任务。与固定K值的传统方法不同，该算法通过合并相似簇和分裂离散簇来自适应优化聚类结构。

实现核心包括三个关键步骤：首先计算样本与各簇中心的距离，进行初步归类；其次根据预设的合并阈值与分裂阈值，对过近或过散的簇进行结构调整；最后通过迭代更新中心点直至收敛。测试函数test_isodata通常会展示算法对非线性分布数据的适应能力，比如成功区分重叠特征或非球形分布簇。

该算法在特征分类中的优势在于自动确定最佳簇数，避免了人工预设K值的主观性，特别适合点集配准、图像分割等场景。但需注意初始参数设置（如最小簇间距、最大方差阈值）会显著影响最终聚类效果。