isodata聚类算法

资 源 简 介

isodata聚类算法

详 情 说 明

ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）是一种动态聚类算法，相比传统K-means，它能自动调整聚类数量。其核心思想通过迭代合并分裂类簇、调整中心点，最终实现数据自适应划分。

算法流程要点 初始化：预设最大/最小聚类数、样本距离阈值、标准差阈值等参数，随机选择初始聚类中心。 样本分配：计算所有样本到各中心的欧氏距离，归入最近类别。 类簇调整： 分裂操作：若某类标准差超过阈值且样本数足够，则分裂为两个新类。 合并操作：若两类中心距离过近或样本数过少，则合并。 终止条件：达到最大迭代次数或类中心变化小于容差。

MATLAB实现关键 利用矩阵运算加速距离计算（如`pdist2`函数）。 动态维护聚类中心矩阵，实时更新分裂/合并后的中心坐标。 通过循环结构控制迭代过程，结合`if-else`判断调整类簇数量。

优势与局限 ISODATA无需预先固定K值，适合未知类别数的场景，但参数敏感（如分裂阈值需反复调试）。MATLAB的向量化操作能显著优化大规模数据下的计算效率。