基本思想

是一種改進的k-menas算法，在聚類過程中引入對類別的評判標準，根據標準自動對某些類別進行合并或分裂，在一定程度上突破對于給定類別數的限制

該算法能夠在聚類過程中根據各個類所包含樣本的實際情況動態調整聚類中心的數目。如果某個類中樣本分散程度較大（通過方差進行衡量）并且樣本數量較大，則對其進行分裂操作；如果某兩個類別靠得比較近（通過聚類中心的距離衡量），則對它們進行合并操作。

構建方法

注：k-means每調整一個樣本，就更新一次各類的均值。ISODATA在全部樣本調整完后才重新計算各類的均值，可以提高計算效率。

參考資料：https://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/6272208.html

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總結

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