isodata聚类算法的实现
摘要：
ISODATA算法是在k-均值算法的基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。迭代次数会影响最终结果，迭代参数选择很重要。算法步骤如下：①初始化设定控制参数：c：预期的类数；Nc：初始聚类中心个数（可以不等于c）；TN：每一类中允许的最少样本数目（若少... 阅读全文
posted @ 2015-10-01 00:23 moffis 阅读(1296) 评论(0) 推荐(1) 编辑
