基于改进的ISODATA算法的大样本数据聚类方法研究

作者：张丽娜; 姜新华; 那日苏

来源：内蒙古农业大学学报(自然科学版), 2013, (01): 133-137.

DOI：10.16853/j.cnki.1009-3575.2013.01.027

• ISODATA
• 大样本
• 黄金分割法
• 数据聚类 ISODATA
• large sample data
• golden section method
• data clustering

针对数量大、数据结构复杂、离散度大的样本数据的聚类分析,采用ISODATA算法实现。ISODATA算法是1种基于统计模式识别的非监督学习动态聚类方法,是大样本数据聚类分析常用的方法,但该算法需要预先确定初始聚类参数。本文提出了基于黄金分割法来度量聚类的有效性,该方法能动态计算聚类度量参数,以此实现大样本数据的有效聚类。实验证明:该方法能够合理、有效的进行数据聚类。

• 单位
  内蒙古农业大学