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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。
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ISODATA算法是一种基于统计模式识别的非监督学习动态聚类算法，有较强的实用性。介绍了ISODATA算法原理和实现步骤，结合具体算例进行了聚类分析，得到了理想的分类结果，并分析了参数的选取将对分类结...
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模式识别中K均值、ISODATA等聚类算法以及感知器线性判别算法的Java实现，源码包含一个完整的Eclipse工程，便于重用...