ISODATA算法实例:此例中N=8n=2假设取初始值Nc=1z1(1)=x1=(0 0)T则运算步骤如下:第一步:取K=2θN=1θS=1θc=4L=1I=4预选:K = 预期的聚类中心数目θN = 每一聚类域中最少的样本数目若少于此数即不作为一个独立的聚类θS = 一个聚类域中样本距离分布的标准差θc = 两个聚类中心间的最小距离若小于此数两个聚类需进行合并L = 在一次迭代运算中
算法:第一步:输入N个模式样本{xi i = 1 2 … N}预选Nc个初始聚类中心它可以不等于所要求的聚类中心的数目其初始位置可以从样本中任意选取预选:K = 预期的聚类中心数目θN = 每一聚类域中最少的样本数目若少于此数即不作为一个独立的聚类θS = 一个聚类域中样本距离分布的标准差θc = 两个聚类中心间的最小距离若小于此数两个聚类需进行合并L = 在一次迭代运算中可以合并的聚类
摘要:ISODATA算法是目前应用比较广泛的通过引入参数而进行人机交互不断进行分裂与合并的非监督分类算法本文介绍了ISODATA基本原理与具体实现的过程并用对参数设定的影响进行了试验和分析关键词:ISODATA 非监督分类 算法 模式识别?一原理介绍Isodata迭代自组织分析通过设定初始参数而引入人机对话环节并使用归并与分裂的机制当某两类聚类中心距离小于某一阈值时将它们合并为一类当某类标准
摘要:ISODATA算法是目前应用比较广泛的通过引入参数而进行人机交互不断进行分裂与合并的非监督分类算法本文介绍了ISODATA基本原理与具体实现的过程并用对参数设定的影响进行了试验和分析关键词:ISODATA 非监督分类 算法 模式识别?一原理介绍Isodata迭代自组织分析通过设定初始参数而引入人机对话环节并使用归并与分裂的机制当某两类聚类中心距离小于某一阈值时将它们合并为一类当某类标准差大于
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基于直觉模糊的ISODATA算法李前进王寅龙王希武林克成 (军械工程学院计算机工程系河北 石家庄 050003)摘要:近年来模糊的概念越来越多的被引入到图像分割领域但是传统的模糊理论有其固有缺陷而直觉模糊是对传统模糊理论的有效扩展常用的聚类算法都是建立在类别数目已知的基础上常常造成分类结果的不合理ISODATA算法能自动的进行类的分裂和合并本文结合直觉模糊和ISODATA算法优点通过减少
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第二章 算法[目的与要求] 掌握算法的概念特性 算法的表达方式[重点] 流程图N-S图描述算法 算法概念 做任何事情都有一定的步骤 如:做饭吃饭上学打球等等 (填报名单-交报名费-拿准考证-考试-收录取通知书-
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第页南天计算机培训中心第二章 程序的灵魂--算法 程序设计概述一个程序应包括对数据的描述和对数据处理的描述 1.对数据的描述即数据结构数据结构是计算机学科的核心课程之一有许多专门著作论述本课程就不再赘述 在C语言中系统提供的数据结构是以数据类型的形式出现的 2.对数据处理的描述即
算法的概念 算法的表示结构化程序设计方法 广义地说为解决一个问题而采取的方法和步骤就称为算法 变量i作为下标用来控制序号(第几个学生第几个成绩)当i超过50时表示 已对50个学生的成绩处理完毕算法结束1001分析:判断一个数n(n≥3)是否素数的方法: 将n作为被除数将2到(n-1)各个整数轮流作为除数如果都不能被整除则n为素数 自然语言就是人们日常使用的语言可以是汉语或英语
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