无监督
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基于MATLAB的ISODATA动态聚类算法源码
本项目利用MATLAB编程环境深度实现了迭代自组织数据分析算法（ISODATA），旨在解决二维数据的动态自动聚类问题。ISODATA算法作为K-Means算法的改进版，其核心优势在于能够根据数据的内在统计特性，在迭代过程中自动调整聚类中心的数量，克服了传统聚类算法需要预先固定类别数的局限性。本项目具体功能包括：1. 基础聚类功能，计算样本与各聚类中心的欧氏距离并进行归类；2. 智能分裂机制，当某类样本的标准差向量模或者最大分量超过设定的标准差阈值，并且该类样本数量满足分裂条件时，自动将该中心分裂为两个新的聚类中心，以适应数据的高离散度区域；3. 智能合并机制，当两个聚类中心之间的距离小于设定的最小距离阈值时，自动将这两个中心合并，以避免过度分割；4. 异常处理机制，自动检测并剔除样本数量少于设定阈值的聚类中心，有效过滤噪声或离群点；5. 全程可视化支持，利用MATLAB绘图工具展示原始数据分布、最终聚类效果图（用不同颜色和标记区分不同类别及中心点），以及迭代过程中的类别数量变化情况。
