模式识别作业__ISODATA聚类算法 报告AND源码 对鸢尾花的公开数据集，用ISODATA聚类。用MATLAB实现。

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zip文件包含两个函数：kmedia.mat和isodata.mat，这个函数做了两种聚类方法。 Kmedia 函数执行 k-means 算法，它具有树输入（X 向量、Y 向量和最终簇数）并返回每个簇的元素和每个簇的中心。 Isodata 函数返回相同的结果，但有更多的输入，这是 ISODATA 算法所必需的。 有两个函数，“kmedia”和“isodata”，这些函数执行“k-means”和“ISODATA”的聚类算法。 这些函数将点向量和某些参数作为输入，并返回找到的分组及其质心。

isodata的matlab代码博客ISODATA 集群 迭代自组织数据分析技术（ISODATA）方法是对k-means聚类算法的改进（克服了k-means的缺点），对于多光谱图像的无监督分类非常有效。

isodata的matlab代码博客ISODATA_clustering ISODATA Clustering：无监督分类/聚类算法 ISODATA 代表迭代自组织数据分析技术。 ISODATA_clustering 包括一种通过迭代过程自动创建数据组（集群）的算法。 在这个过程中，相似的簇被合并，标准差大的簇被分裂。 簇的质心是随机选择的。 然后，计算质心之间的欧氏距离以及聚类的每个点与其质心之间的欧氏距离的SD。 这两个参数用于确定是否达到用户定义的某些条件，从而完成聚类过程。 提供了一个数据集 (dataset4isodata.RData) 用于测试该功能。

isodata的matlab代码博客这是上地方提到的先知工具，以及在迈阿密大学硕士生 Aman Kakkad () 的这篇研究论文中。 也可以在 、 和 中找到此工具的提及。 我在找到这个工具时遇到了很大的麻烦，因此我上传了它，以便它可以帮助其他人。 此工具的原始链接是 。 它列在网页上。 来自其原始网页的用户指南 Prophet Designed and Implemented by Yury Puzis Prophet is a tool that estimates the relevance of each axiom in a set, to (proving) a given conjecture. This relevance measure is based on the intuitive notion of whether or not formulae are "talking about the same things". In more concrete terms, this is measured in terms of the extent to whi

–K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类，而ISODATA算法则更加灵活； –从算法角度看，ISODATA算法与K-均值算法相似，聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的； –ISODATA算法加入了一些试探步骤，并且可以结合成人机交互的结构，使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类。

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isodata的matlab代码博客图像 该程序使用 MFC 和 GDAL 库创建了一个遥感图像处理平台。 该平台可以显示多波段 Landsat RS 图像，并可以使用自己实现的 Mahalanobis 分类器、KL 变换、K-means 和 ISODATA 方法处理 RS 图像。 可以在随代码提交的课程报告中找到对这项工作的更详细描述。 算法代码包含在课程报告中，以防你发现打开这个VC++6.0项目不方便。

讲解了ISODATA算法的原理即实现过程，并附有实例，清晰明了