聚類算法：ISODATA算法
本文轉載自http://www.cnblogs.com/huadongw/p/4101422.html 聚類算法：ISODATA算法 1. 與K-均值算法的比較 –K-均值算法通常適合於分類數目已知的聚類，而ISODATA算法則更加靈活； –從算法 ...
原文：聚類算法——ISODATA算法
. 與K 均值算法的比較 K 均值算法通常適合於分類數目已知的聚類，而ISODATA算法則更加靈活 從算法角度看， ISODATA算法與K 均值算法相似，聚類中心都是通過樣本均值的迭代運算來決定的 ISODATA算法加入了一些試探步驟，並且可以結合成人機交互的結構，使其能利用中間結果所取得的經驗更好地進行分類。 . ISODATA算法基本步驟和思路 選擇某些初始值。可選不同的參數指標，也可在迭代 ...
2014-11-16 12:41 1 12102 推薦指數：
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1. 與K-均值算法的比較 –K-均值算法通常適合於分類數目已知的聚類，而ISODATA算法則更加靈活； –從算法角度看， ISODATA算法與K-均值算法相似，聚類中心都是通過樣本均值的迭代運算來決定的； –ISODATA算法加入了一些試探步驟，並且可以結合 ...
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