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聚类算法的isodata算法的实现

于 2023-07-19 发布 文件大小:2.20 kB
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代码说明:

应用背景isodata聚类算法可以通过类的自动合并与分裂,得到较为合理的类型数目c。它的聚类效果相比于c-均值算法而言具有更好的聚类效果,实现过程更为复杂。适用于聚类各种场合。关键技术 isodata聚类算法中,起始聚合中心的选取对聚类过程和结果都有较大的影响,如果选择的好,则算法的收敛速度快,聚类质量高。相比较于c-均值算法而言,c-均值算法简单,isodata算法复杂,isodata算法的类型数目可变。

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