摘要:
ISODATA迭代自组织数据分析算法。 上一篇K-mean算法实质上应属于监督学习的算法,而这次的ISODATA算法则属于非监督学习,在不确定聚类中心数目的情况下,只根据提前设置好的参数对样本点进行分类,可以结合人机交互的结构,在K-mean算法的基础上增加了合并核和分裂两个操作,相对来说更为灵活。 阅读全文
摘要:
ISODATA迭代自组织数据分析算法。 上一篇K-mean算法实质上应属于监督学习的算法,而这次的ISODATA算法则属于非监督学习,在不确定聚类中心数目的情况下,只根据提前设置好的参数对样本点进行分类,可以结合人机交互的结构,在K-mean算法的基础上增加了合并核和分裂两个操作,相对来说更为灵活。 阅读全文
摘要:
在模式识别中,K均值算法主要用于分类数目已知的聚类,实现较为简单,算法目的清晰,属于较为简单的动态聚类算法之一。 算法中通过迭代判断前后两次算法的聚类中心是否一致,从而决定是否继续迭代(前后一致则退出算法,完成分类)。 下面的K均值算法的简单示例: 阅读全文
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