## Python ISODATA聚类实现流程
### 1. 理解ISODATA聚类算法
ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm）聚类是一种迭代式自组织数据分析技术算法，用于将数据集划分为不同的类别。它通过不断合并和拆分类别来优化聚类结果，具有较高的灵活性和自适应性。
### 2. 数据预处理
在进
原创
2023-11-28 05:35:00
245阅读
聚类算法watermelon4.0.csv 西瓜数据集LVQ.pyK-means.pyGMM.pyAGNES.py（初始化30个不同颜色的簇）AGNES.py watermelon4.0.csv 西瓜数据集1,0.697,0.460
2,0.774,0.376
3, 0.634,0.264
4,0.608,0.318
5,0.556,0.215
6,0.403,0.237
7,0.481,0.1
# ISODATA聚类算法Python代码
聚类算法是一种将数据集中的样本划分为若干个组或“簇”的无监督学习方法。ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）聚类算法是一种经典的聚类算法，它通过迭代的方式不断优化聚类结果。本文将介绍ISODATA聚类算法的基本原理，并提供一个Python代码示例。
## ISODATA聚类
原创
2024-07-18 09:31:26
129阅读
文章目录DBSCAN聚类算法基本思想基本概念工作流程参数选择DBSCAN的优劣势代码分析==Matplotlib Pyplot====make_blobs====StandardScaler====axes类使用====plt.cm.Spectral颜色分配====python numpy 中linspace函数====enumerate()函数====plt.scatter（）绘制散点图==整
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2023-12-10 20:28:11
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一、原理DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。 通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别，则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。x1是核心对象，x2由x1密度直达，x3由x1密度可
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2023-09-06 20:24:32
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1、如何理解K-Means算法？ 2、如何寻找K值及初始质心？ 3、如何应用K-Means算法处理数据？K-means聚类的算法原理K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始
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。 2. ISODATA算法基本步骤和思路（1） 选择某些初始
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，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。迭代次数会影响最终结果，迭代参数选择很重要。
①初始化
设定控制参数：
c：预期的类数；
Nc：初始聚类中心个数（可以不等于c）；
TN：每一类中允许的最少样本数目（若少于此数，就不能单独成为一类）；
TE：类内各特征分量分布的相对标准差上限（大于此数就分裂）；
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2023-07-21 18:23:07
170阅读
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影响 针对缺陷（2），我们提出了K-Means++算法，它使得随机种子选取非...
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2016-08-05 10:53:00
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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影响 针对缺陷（2），我们提出了K-Means++算法，它使得随机种子选取非...
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2016-08-05 10:53:00
629阅读
第一部分是本科时候学数据挖掘时积累的。一.数据挖掘基础1.数据挖掘三个研究方向：统计学、数据库和机器学习。2.数据库系统和文件系统区别：都有存储，但前者查询处理和事务处理（原子性）以及并发控制；在磁带盘上的话只能顺序访问。3.并不是所有的东西都是数据挖掘,比如查询处理，专家系统、统计程序或者小型的数...
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2013-05-29 11:04:00
130阅读
2评论
数据聚类 | Matlab基于ISODATA改进算法的负荷场景曲线聚类
原创
2024-06-14 07:19:15
77阅读
Matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下： 方法一：直接聚类，
利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。
方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体
需要进行如下过程处理：（1）找
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2024-04-21 14:40:28
96阅读
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,并设定算法运行控制参数的一种聚类算法. 全称:Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm 即:迭代自组织数据分析算法 '合并'操作:当聚类结果某一类中样本数太少,或两个类间的距离太近时,进行合并. '分裂'操作:当聚类结果某一类中样本某
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2023-11-01 09:09:52
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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# IsoData算法概述与Python实现
## 1. 什么是IsoData算法
IsoData（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）算法是一种聚类分析方法，它基于自组织特征映射，通过迭代方式完成数据集合中各个数据点的聚类。与K-Means算法相似，IsoData可以有效地处理高维数据，但其自适应特性使得它在面对复杂数据时表现得
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 Iosamp算法一、数据降维二、Isomap三、构建Isomap的三个步骤1.确定流形上的邻域2.构建距离矩阵3.MDS算法总结参考论文 一、数据降维研究大量高维数据时，需要从中提取出有意义的低维结构，便于进行进一步的数据分析，例如在日常生活中，人脑通过3000根听觉神经和10e6根视觉神经提取出少量与感知相关的特征。之前常用的方法
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2023-10-23 20:09:47
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/13
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, name, id):
self.x = x # 横坐标
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2023-07-18 13:43:45
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