自动聚类
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文章Clustering by fast search and find of density peaks里的聚类算法代码
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基于ISODATA的动态聚类分析与仿真系统
该项目旨在开发一套完整的动态聚类算法仿真平台，主要实现以ISODATA（迭代自组织数据分析算法）为核心的动态聚类分析。与传统的静态聚类算法不同，本系统具备自动调整聚类数目的能力。其核心功能包括： 自动分裂机制：当某一聚类内部的样本标准差超过设定阈值且样本数量足够多时，系统会自动将该类分裂为两个新的聚类中心。 自动合并机制：当两个聚类中心之间的欧氏距离小于预设的最小合并距离时，系统会将这两个类合并为一个类。 迭代优化逻辑：系统通过持续剔除样本数过少的孤立类别，并动态更新剩余类别的中心位置，直到算法收敛或达到
