isodata
演算法匯報文件
一．演算法介紹
1.背景
isodata(
迭代自組織資料分析演算法
來自模糊數學領域
是統計模式識別
中非監督動態聚類演算法的一種。
在許多科學實驗、經濟管理和日常生活中，往往需要對某些指標(或事
物)按一定的標準(相似的程度、親疏關係等)進行分類處理。例如，根據
生物的某些形態對其進行分類，影象識別中對圖形的分類等。這種對客觀事
物按一定要求和規律進行分類的數學方法主要就是聚類分析法，
聚類分析是
數理統計中研究
物以類聚
的一種多元分析方法，而模糊聚類分析法是通過
數學工具根據事物的某些模糊性質進行定量地確定、
合理地分型劃類的數學
方法。、演算法基本思想
j . c. bezdek
在普通分類基礎上
利用模糊集合的概念提出了模糊分類
問題。認為被分類物件集合
x中的樣本
x [i]
以一定的隸屬度屬於某一類
即所有的樣本都分別以不同的隸屬度屬於某一類。
因此每一類就被認為是樣本集x
上的乙個模糊子集
於是每一種這樣的分類結果所對應的分類矩陣
就是乙個模糊矩陣。
isoda ta
聚類方法預先確定樣本應該分成幾類
從先給出的
乙個初始分類出發
根據目標函式
用數學迭代計算的方法反覆修改模糊矩
陣直到合理為止。
、演算法基本原理
設有限樣本集(論域)
x={x1,x2,…xn
，每乙個樣本有
s個指標，
xj=( xj1,xj2,…xjs) ,j=1,2,…n.
及樣本的特徵矩陣：
簡述isodata演算法的原理 ISODATA演算法
摘要 isodata 演算法是目前應用比較廣泛的，通過引入引數而進行人機互動不斷進行 與合併的非監督分類演算法。本文介紹了 isodata 基本原理與具體實現的過程，並用對引數 設定的影響進行了試驗和分析。isodata 非監督分類 演算法模式識別 一 原理介紹 isodata 迭代自組織分析，通過...
K means和ISODATA 演算法 原理與實現
k means演算法 原理 對於給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集劃分為k個簇。讓簇內的點盡量緊密的連在一起，而讓簇間的距離盡量的大。如果用資料表示式表示，假設簇劃分為 c1,c2,ck 則我們的目標是最小化平方誤差e 其中 i是簇ci的均值向量，有時也稱為質心，表示式為 一般步驟 1....
簡述二分查詢演算法原理
舉例 當需要查詢乙個公升序陣列中是否包含某個數時，可以使用二分查詢演算法 要求陣列必須有序 就是將陣列的中間值與該數比較，若該數大於中間值，則表明在該陣列中間值的右側，反之亦然，這個時候，將改變起始值或末尾值在將該數，與重新選定的區域中間值判斷，依次類推，直到結束 author zhangyu da...