# 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
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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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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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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
## 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
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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
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
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
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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
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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
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1. 空间数据对空间聚类算法的要求
1) 空间拓扑关系
2) 密度问题
3) 空间簇形态多样性
2. 空间聚类算法分析
1) 基于划分的算法
i. K-means算法
优点：处理大型数据有较高效率和伸缩性
缺点：
a) 初始点敏感
b) 只能发现近似球状
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2023-12-18 15:52:34
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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
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实验目的（1）理解聚类算法的基本原理。 （2）掌握kmeans聚类算法的原理与实现。实验内容1、数据见 data.mat，编程实现 K means 算法代码 K_MeansMt，并写出详细注释。测试代码如下：load 'data.mat';
[u re]=K_MeansMt(data,3); %最后产生簇标号 re
[m n]=size(re);
%最后显示聚类后的数据
figure;
hol
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2023-12-03 18:37:49
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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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文章目录介绍KMeans()函数介绍实例导入相关包整理数据手肘法确定分类个数创建模型绘制结果分为3类的结果 作者：张双双 介绍sklearn.cluster模块提供了常用的非监督聚类算法。 该模块中每一个聚类算法都有两个变体: 一个是类(class)另一个是函数(function)。 类实现了fit方法来从训练数据中学习聚类；对类来说，训练过程得到的标签数据可以在属性 labels_ 中找到。
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2023-08-20 16:48:12
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一、K-means算法分析31省市消费水平 代码：import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
def loadData(filePath):
fr = open(filePath,'r+') # r+：以读写的方式打开一个文本文件
lines = fr.readlines() #以readlines方式打开整个
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2023-11-02 17:01:48
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算法原理K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集（或者称为点集），通过该算法可以将样本进行聚类，具有相似特征的样本聚为一类。针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算中心点，然后针对每个点，重新寻找距离自己最近的中心点。如此循环，直到前后两次迭代的簇类没有变化。假设第一个图作为我们的原始
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2023-09-18 19:53:04
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Kmeans算法K均值算法需要输入待聚类的数据和欲聚类的簇数K，主要过程如下： 1.随机生成K个初始点作为质心 2.将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中 3.将各个簇中的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotl
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2023-05-26 10:24:30
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# 聚类算法科普及代码示例
## 引言
聚类算法是机器学习中一种重要的无监督学习技术，旨在将数据分为多个类别或组。通过这种方式，聚类算法能够帮助我们发现数据中的潜在结构和模式。在这篇文章中，我们将介绍两种常用的聚类算法——K均值（K-Means）和层次聚类（Hierarchical Clustering），并提供Python代码示例，帮助你更好地理解聚类的基本原理。
## 聚类算法的基本概念
原创
2024-09-08 04:44:01
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