ISODATA算法

isodata 的 matlab 代码博客-ISODATA-Simple 是个挺实用的资源，适合还在上学或者刚入门聚类算法的朋友。代码结构不复杂，注释也比较清晰，基本一眼就能看明白。 嗯，核心是一个简化版的ISODATA 算法实现，输入参数像kinit（初始簇数）、nmin（最小样本数）这些都常见。还了imax、dmax这种能控制聚类过程的条件，调起来比较方便。 如果你想快速搞清楚 ISODATA 怎么回事，这个项目还挺合适的。不用安装太多东西，Matlab 直接跑就行。而且作者也说了，虽然不够优化，但代码开放，想怎么改都行。 搭配文章里推荐的那几个链接用效果更好，像这篇 isodata 聚类

ISODATA算法是一种经典的数据聚类方法，在Matlab环境下的实现比较简单且代码高度一致，总计约280行。

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isodata 的 Matlab 代码博客，主打的是浏览器端的图像，纯 JavaScript 配合 HTML5 的canvas搞定一套流程。不依赖外部库，运行直接在浏览器里，测试方便，响应也挺快，适合前端同学玩一玩图像算法。二值化、轮廓提取、多边形逼近、贝塞尔曲线平滑这些都有，结构清晰，模块分得挺细，阅读和改代码都不难。 子模块里有一个挺实用的功能 —— 自动阈值，用了 ISODATA 算法，基本上图片一上传就能搞定阈值分割，效果还不错。再加上洪水填充和轮廓追踪，前端识别个图形啥的不是难事。想快速试试边缘检测、轮廓提取的流程，这套代码挺能打。 贝塞尔曲线优化多边形那块也有意思，完直接转换成 S

输入一幅灰度图像，输出其阈值，采用ISODATA算法进行处理。

isodata算法MATLAB实现指南，讨论了在MATLAB中应用isodata算法的详细步骤和技巧。

介绍了人工智能和图灵测试。 概述了计算机视觉、自然语言处理和机器人技术的三个主要分支。 介绍了机器学习库 Numpy 的优点和功能。 提供了使用 Numpy 进行数组操作、创建随机数组、执行逻辑运算、执行统计运算以及执行数组运算的示例代码。 解释了 Numpy 数组与 Python 列表之间的差异。

isodata的Matlab代码示例集群演示环境设置Python 3.6学习matplotlib麻木的scipy它都可以通过pip简单地安装。pip install scipy # pip install sklearn # pip install matplotlib # pip install numpy # pip install scipy执行下载后请使用命令行工具运行。python3 DBSCAN . python3 ISODATA . python3 KMeans . py或者使用PyCharm

ISODATA的MATLAB代码博客——Write4Fun-LYTOOLS工具，供将来使用，现在在这里玩得开心。gif2im.py将GIF文件转换为单独的图像帧（大多数情况下都可以使用）。cluster_isodata.py是一种无需预定义聚类数即可对数据进行聚类的无监督函数。示例数据在(3, 2), (-1, 1), (0, -1)处以不同的标准差对三个高斯分布的类数据进行采样，每个样本包含100个样本。初始类数为1，期望类数为4，ISODATA算法最终成功达到真实的类数3。通过该算法，用户可以实现不依赖于预设聚类数的自动聚类。这些工具将帮助你更好地理解和实现ISODATA算法的无监督学习方

Lucka's Toolkit是一套由Lucka制作的工具集，专为isodata MATLAB代码博客而设计。包含独立音乐、独立网络许可等功能。