ISODATA算法matlab实现-4628636ISODATA.rar ISODATA算法matlab实现

处理三维点云的isodata算法， 可以分类，去噪

isodata的matlab代码博客划痕检测 基于多特征融合网络的工业弱划痕检测 对于划痕检测，我们的贡献包括： 多特征融合：双重注意力机制和上下文融合 辅助损失：丰富上下文信息，加速训练 真实世界的工业数据集 比较结果 Original defective image image histogram-based thresholding[1] Moment-preserving thresholding[2] Kittler[3] ISODATA[4] Yen[5] Garbor Based[6] Our Method 参考 基于直方图的阈值处理谷底边界[1]：CA Glasbey，“基于直方图的阈值算法分析”，CVGIP：图形模型和图像处理，卷。 55，第 532-537 页，1993 年。 矩保持阈值动能法[2]：W. Tsai，“Moment-preserving thresholding：一种新方法”，Comput.Vision 图形图像处理，卷。 29，第 377-393 页，1985 年。 Kittler 最小错误分类法[3]：Kittler, J & Illingwor

isodata的matlab代码博客GIS与ENVI 抽象的 这是用于从 GIS 和 ENVI 软件中自动使用分类和制作感兴趣区域的 Python 代码。 您可以在此代码中将分类方法更改为其他内容。 在这段代码中，默认的分类方法是来自无监督学习的 ISODATA。

这是模式识别的课程作业，有k均值聚类算法和ISODATA聚类算法，正对遥感影像或者图片进行聚类。写的算法较为粗糙，还请大家多多指教！

理解和掌握ISODATA聚类算法的基本流程。 –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。

动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）

ISODATA算法是目前图像处理主流软件erdas、envi等，它们非监督分类最常采用的算法，分类效果好，

ISODATA算法是模式识别课程中一个比较重要的动态聚类算法。本程序模拟了其分类过程。由于程序的开发平台是Visual Studio2012 ,对比较旧的版本可能无法兼容，解决办法是：把代码复制出来自己重新建立工程实现。

用C++编写的ISODATA算法，迭代自组织数据分析技术，改进版的K均值算法，完全参照《模式识别》（第三版 张学工编著）清华大学出版社出版中的步骤一步一步写的，目前尚无bug。效果的话，不知怎么去评价。包含两个文件，一个是Matlab和C++混合编程，用的是matlab引擎技术，Visual studio2012 win32控制台下配置x64解决方案环境，具体配置环境请参阅网上其他相关资料，能够用不同颜色的点表示聚类结果。另一个是纯C++版本。