聚类算法：ISODATA算法 ——kmeans算法升级版，不知道k也可以，但是需要你自己指定其他参数也很蛋疼

当K值的大小不确定时，可以使用ISODATA算法。ISODATA的全称是迭代自组织数据分析法。在K均值算法中，聚类个数K的值需要预先人为地确定，并且在整个算法过程中无法更改。而当遇到高维度、海量的数据集时，人们往往很难准确地估计出K的大小。ISODATA算法就是针对这个问题进行了改进，它的思想也很直观。当属于某个类别的样本数过少时，把该类别去除；当属于某个类别的样本数过多、分散程度较大时，把该类别分为两个子类别。ISODATA算法在K均值算法的基础之上增

加了两个操作，一是分裂操作，对应着增加聚类中心数；二是合并操作，对应着减少聚类中心数。ISODATA算法是一个比较常见的算法，其缺点是需要指定的参数比较多，不仅仅需要一个参考的聚类数量Ko，还需要制定3个阈值。下面介绍ISODATA算法的各个输入参数。

（1）预期的聚类中心数目Ko。在ISODATA运行过程中聚类中心数可以变化，Ko是一个用户指定的参考值，该算法的聚类中心数目变动范围也由其决定。具体地，最终输出的聚类中心数目常见范围是从Ko的一半，到两倍Ko。

（2）每个类所要求的最少样本数目Nmin。如果分裂后会导致某个子类别所包含样本数目小于该阈值，就不会对该类别进行分裂操作。

（3）最大方差Sigma。用于控制某个类别中样本的分散程度。当样本的分散程度超过这个阈值时，且分裂后满足（1），进行分裂操作。

（4）两个聚类中心之间所允许最小距离Dmin。如果两个类靠得非常近（即这两个类别对应聚类中心之间的距离非常小），小于该阈值时，则对这两个类进行合并操作。如果希望样本不划分到单一的类中，可以使用模糊C均值或者高斯混合模型，高斯混合模型会在下一节中详细讲述。