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ISODATA算法代码.rar

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简介:
这段资源包含了实现ISODATA聚类算法的源代码。ISODATA是一种迭代自组织数据分析技术,适用于无监督学习场景下的数据分类和分组任务。 本次实验采用ISODATA聚类算法对IRIS数据集中的150个样本进行分析,使用的软件为Matlab R2016a。

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  • ISODATA.rar
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    这段资源包含了实现ISODATA聚类算法的源代码。ISODATA是一种迭代自组织数据分析技术,适用于无监督学习场景下的数据分类和分组任务。 本次实验采用ISODATA聚类算法对IRIS数据集中的150个样本进行分析,使用的软件为Matlab R2016a。
  • ISODATA的MATLAB博客-基于RGB的ISODATA
    优质
    本博客提供了一种使用MATLAB实现的基于RGB颜色空间的ISODATA聚类算法的详细代码和教程,适用于图像处理和机器学习初学者。 ISODATA的MATLAB代码博客介绍了ISODATA算法的应用。该文章讨论了如何使用RGB数据实现ISODATA算法(ISODATAALGORITHM(RGB))。
  • ISODATA实现(isodata.rar)
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    ISODATA算法的代码实现提供了一个可执行的ISODATA聚类方法的程序包,适用于数据分类和模式识别任务。下载其中的isodata.rar文件以获取详细代码及示例。 理解和掌握ISODATA聚类算法的基本流程:K-均值算法通常适用于已知分类数量的场景,而ISODATA算法则更加灵活;从算法角度来看,ISODATA与K-均值相似,都是通过样本平均值得到聚类中心,并进行迭代运算。然而,ISODATA加入了试探步骤,并能结合人机交互结构使用中间结果的经验来优化分类过程。
  • 基于MATLAB的ISODATA聚类仿真.m
    优质
    这段MATLAB代码实现了ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)聚类算法的模拟。通过灵活调整参数,用户可以进行数据点分群实验,适用于模式识别和机器学习教学与研究。 我想要做一个ISODATA聚类的实验,在研究网上的代码后发现一些问题:有的代码虽然可以运行但内部错误较多,调整参数时会出现问题;还有的代码尽管实现了功能却过于复杂。基于这些观察,我在学习和借鉴的基础上编写了新的代码,程序更加简洁,并且可以通过修改不同参数来进行实验对比分析。
  • ISODATA的MATLAB分享-ISO数据详解
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    本资源提供了详细的ISODATA聚类算法讲解及其在MATLAB中的实现代码,适用于需要进行图像分割或模式识别的研究人员和学生。 ISODATA的MATLAB代码可以在博客文章中找到。这篇文章详细介绍了如何使用MATLAB实现ISODATA算法,并提供了相应的示例代码。通过这些资源,读者可以更好地理解ISODATA的工作原理及其在数据聚类中的应用。
  • ISODATA的MATLAB实现-简易版:适用于大学项目的ISODATA实现...
    优质
    本资源提供了一种简化的ISODATA聚类算法的MATLAB代码实现,专为学生项目设计。它易于理解和修改,适合作为学习或研究的基础框架。 ISODATA的MATLAB代码实现是一个简单的版本,适用于大学作业使用。尽管这个版本远非优化,但可以免费使用、编辑和复制。 Isodata算法需要以下输入参数: - kinit:初始簇的数量; - nmin:每个簇中的最小元素数量; - imax:最大迭代次数(达到此值时循环结束); - dmax:集群的最大标准偏差; - lmininit:两个集群之间的最小距离; - pmax:每次迭代中合并的最多次数; - data:用户提供的数据,以n维元组列表的形式提供; - 数据维度:表示数据中的特征数量。 Isodata算法输出如下: - 簇数(k): 表示最终形成的簇的数量。 - 簇中心: k个n维元组的列表,每个元素代表一个簇的中心点。 - 簇: n维元组的k个列表组成的列表,表示各个聚类中的数据。
  • 用Python实现ISODATA
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    本文介绍了如何使用Python编程语言来实现ISODATA聚类算法,并探讨了其在数据处理中的应用。 用Python实现模式识别中的ISODATA算法。由于在Windows下编程,在Linux环境下可能会遇到编码问题,建议在Windows系统下进行测试。
  • 关于ISODATA的Matlab——图像分割博客
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    本博客介绍了ISODATA(迭代自组织数据分析)算法在Matlab中的实现,并探讨了其应用于图像分割的效果与优化方法。 使用Isodata方法在MATLAB中进行图像分割可以通过阈值实现。Isodata与Otsu都是基于阈值的图像分割技术。 Isodata算法的具体步骤如下: 1. 计算图像的直方图。 2. 求取平均值。 3. 进行循环操作,直到前一个阈值不再等于下一个阈值: - previousThreshold = nextThreshold - m1 = mean(new, 1, round(previousThreshold)) - m2 = mean(new, round(previousThreshold + 1), len(new)) - nextThreshold = (m1 + m2) / 2 - nextThreshold = round(nextThreshold) 4. 根据阈值将图像转换为二值图像:高于阈值的像素设置为255,低于或等于阈值的像素设置为0。
  • ISODATA的MATLAB博客——基于ISODATA的多光谱图像无监督分类.cluster
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    本博客提供了一个详细的ISODATA算法实现教程及MATLAB代码示例,专注于多光谱图像的无监督分类。通过该资源,读者可以深入理解ISODATA聚类过程,并应用于实际图像处理项目中。 ISODATA的MATLAB代码博客介绍了迭代自组织数据分析技术(ISODATA)方法。该方法是对k-means聚类算法的一种改进,克服了k-means的一些缺点,并且对于多光谱图像的无监督分类非常有效。
  • MATLAB中的ISODATA
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    这段简介可以描述为:“MATLAB中的ISODATA代码”提供了实现ISODATA聚类算法的MATLAB程序。此代码允许用户输入数据并自动划分成多个类别,简化数据分析和模式识别任务。 这是ISODATA的实现,题目比较简单,并且有很大的一致性,代码共有280余行。