MATLAB中应用k-means和ISODATA算法对鸢尾花数据集进行聚类分析

MATLAB中，k-means算法和ISODATA算法是常见的无监督学习方法，用于鸢尾花数据集的聚类分析。鸢尾花数据集包含三个品种的鸢尾花样本，每个样本有四维特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。k-means算法迭代地将数据分配到预定义的簇中，以最小化簇内数据点的差异。ISODATA算法结合了k-means和动态调整簇数的概念，适用于数据分布不均匀或噪声较大的情况。在MATLAB中，你可以使用kmeans函数执行k-means算法，而ISODATA算法则需通过循环实现。数据预处理包括标准化，以确保所有特征在同一尺度上。聚类结果可以通过多种指标进行评估，如轮廓系数和Calinski-Harabasz指数。