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     K-Means分类法介绍 作者:liangdas 出处:简单点儿,通俗点儿 引言:   前面介绍的最小距离分类法和最大似然分类法,它们在分类之前,都需要有一些已知的标记好的样本,作为训练数据,然后再去训练模型,最后...

     k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法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?控制参数的?种聚类算法。迭代次数会...

     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; ...

     聚类算法:ISODATA算法 全称:Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm 迭代自组织数据分析算法 1. 与K-均值算法的比较 –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...

     在之前的K-Means算法中,有两大缺陷:    (1)K值是事先选好的固定的值  (2)随机种子选取可能对结果有...陷(1)始终没有解决,也就是说在K-Means算法中K值得选取是事先选好固定的一个值,当时也提出ISODATA算

     ISODATA经常被用来与Kmeans算法进行对比,其本质也是按照欧式距离来对样本进行分类,不同的是ISODATA可以根据一个大概的指定类别数去确定最终的聚类数(两者可能不同),而Kmeans指定聚类数是多少后,最终的聚类就...

ISODATA.rar

标签:   模式识 聚

     本次实验将IRIS数据的150个样本看做混合样本,使用ISODATA聚类算法对其进行聚类分析,实验所使用的的软件为Matlab R2016a。

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