ISODATA算法是在k-均值算法的基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。迭代次数会影响最终结果，迭代参数选择很重要。
算法步骤
如下： ①初始化 设定控制参数： c：预期的类数； Nc：初始
聚类中心个数（可以不等于c）； TN：每一类中允许的最少样本数目（若少于此数，就不能单独成为一类）； TE：类内各特征分量分布的相对标准差上限（大于此数就分裂）； TC：两类中心间的最小距离下限（若小于此数，这两类应合并）； NT：在每次
迭代中最多可以进行“合并”操作的次数； NS：允许的最多迭代次数。 选定初始
聚类中心 ②按最近邻规则将样本集{xi}中每个样本分到某一类中 ③依据TN判断合并：如果类ωj中样本数nj< TN，则取消该类的中心zj，Nc=Nc-1，转至② 。 ④计算分类后的参数：各类重心、类内平均距离
及总体平均距离
计算各类的重心： 计算各类中样本到类心的平均距离： 计算各个样本到其类内中心的总体平均距离： ⑤判断停止、分裂或合并。 a、若
迭代次数Ip =NS，则算法结束； b、若Nc ≤c/2，则转到⑥ （将一些类分裂）； c、若Nc ≥2c，则转至⑦ （跳过分裂处理）； d、若c/2< Nc<2c，当迭代次数Ip是奇数时转至⑥ （分裂处理）；迭代次数Ip是偶数时转至⑦ （合并处理）。 ⑥分裂操作 计算各类内样本到类中心的标准差向量 σj=(σ1j, σ2j,…., σnj)T , j=1,2,…..,Nc 计算其各个分量。 求出每一类内标准差向量σj中的最大分量
若有某一类中最大分量大于TE，同时又满足下面两个条件之一： a、
>
和
>2(TN+1) b、Nc
c/2 则将该类ωj分裂为两个类，原zj取消且令Nc=Nc+1。 两个新类的中心zj+和zj-分别是在原zj中相应于
的分量加上和减去
，而起它分量不变，其中0<k≤1。 分裂后，Ip=Ip+1, 转至②。 ⑦合并操作 计算各类中心间的距离Dij，i=1,2,…,Nc-1; j=1,2,…,Nc 依据TC判断合并。将Dij与TC比较，并将小于TC的那些Dij按递增次序排列，取前NT个。 从最小的Dij开始，将相应的两类合并，并计算合并后的
聚类中心。 在一次
迭代中，某一类最多只能合并一次。 Nc=Nc-已并掉的类数。 ⑧如果迭代次数Ip=NS或过程收敛，则算法结束。否则，Ip=Ip+1，若需要调整参数，则转至①；若不改变参数，则转至②； 具体可参见我上传的资料
isodata聚类算法步骤说明
// isodata-cluster.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<set>
#include<time.h>
#include<cstdlib>
#include<iostream>
#include <iterator>
using namespace std;
class isodata
{
private:
unsigned int K;// 所想要分成的类别数
unsigned int thetaN;//一个类别至少应具有的样本数目，如小于此数就不作为一个独立的聚类
double theta_c;// 聚类中心之间距离的最小值,即归并系数，如小于此数，两个聚类进行合并
double theta_s;// 一个类别中样本标准差最大值
unsigned int maxcombine;// 每次迭代最多可归并对数
unsigned int maxiteration;// 最大迭代次数
unsigned int dim;
double meandis;
double alpha;
unsigned int current_iter;
vector<vector<int>>dataset;
typedef vector<double> Centroid;
struct Cluster
{
vector<int>clusterID;
Centroid center;
double inner_meandis;
vector<double>sigma;
};
vector<Cluster>clus;
private:
void init();
void assign();
void check_thetaN();
void update_centers();
void update_center(Cluster &aa);
void update_sigma(Cluster &aa);
void calmeandis();
void choose_nextstep();
double distance(const Centroid ¢er, const int k);
double distance(const Centroid &cen1, const Centroid &cen2);
void split(const int kk);
void check_for_split();
void merge(const int k1, const int k2);
void check_for_merge();
void prepare_for_next_itration();
void show_result();
public:
isodata()
{
time_t t;
srand(time(&t));
}
void generate_data();
void apply();
void set_paras();
};
void isodata::show_result()
{
int num = 0;
for (int i = 0; i < clus.size(); i++)
{
char string[100];
sprintf(string, "第个%d簇：", i);
cout << string << endl;
cout << "中心为 (" << clus[i].center[0] << ","
<< clus[i].center[1] << ")" << endl;
for (int j = 0; j < clus[i].clusterID.size(); j++)
{
sprintf(string, "编号%d ", clus[i].clusterID[j]);
cout << string << "(" << dataset[clus[i].clusterID[j]][0] << ","
<< dataset[clus[i].clusterID[j]][1] << ")" << endl;
num++;
}
cout << endl << endl;
}
_ASSERTE(num == dataset.size());
}
void isodata::generate_data()
{
int datanums = 100;
dim = 2;
for (int i = 0; i < datanums; i++)
{
vector<int>data;
data.resize(dim);
for (int j = 0; j < dim; j++)
data[j] = double(rand()) / RAND_MAX * 100;
dataset.push_back(data);
}
}
void isodata::set_paras()
{
K = 5;
theta_c = 5;
theta_s = 0.01;
maxiteration = 10;
maxcombine = 2;
thetaN = 5;
alpha = 0.3;
}
void isodata::prepare_for_next_itration()
{
for (int i = 0; i < clus.size(); i++)
clus[i].clusterID.clear();
}
void isodata::apply()
{
init();
while (current_iter < maxiteration)
{
current_iter++;
assign();
check_thetaN();
update_centers();
calmeandis();
choose_nextstep();
if (current_iter < maxiteration)
prepare_for_next_itration();
}
show_result();
}
double isodata::distance(const Centroid &cen, const int k)
{
double dis = 0;
for (int i = 0; i < dim; i++)
dis += pow(cen[i] - dataset[k][i], 2);
return sqrt(dis);
}
double isodata::distance(const Centroid ¢er1, const Centroid& center2)
{
double dis = 0;
for (int i = 0; i < dim; i++)
dis += pow(center1[i] - center2[i], 2);
return sqrt(dis);
}
/*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*/
void isodata::init()
{
clus.resize(K);
set<int>aa;
for (int i = 0; i < K; i++)
{
clus[i].center.resize(dim);
int id = double(rand()) / RAND_MAX*dataset.size();
while (aa.find(id) != aa.end())
{
id = double(rand()) / RAND_MAX*dataset.size();
}
aa.insert(id);
for (int j = 0; j < dim; j++)
clus[i].center[j] = dataset[id][j];
}
}
/*第二步：将N个模式样本分给最近的聚类Sj */
void isodata::assign()
{
for (int i = 0; i < dataset.size(); i++)
{
double mindis = 100000000;
int th = -1;
for (int j = 0; j < clus.size(); j++)
{
double dis = distance(clus[j].center, i);
if (dis < mindis)
{
mindis = dis;
th = j;
}
}
clus[th].clusterID.push_back(i);
}
}
/*第三步：如果Sj中的样本数目Sj<θN，
则取消该样本子集，此时Nc减去1*/
void isodata::check_thetaN()
{
vector<int>toerase;
for (int i = 0; i < clus.size(); i++)
{
if (clus[i].clusterID.size() < thetaN)
{
toerase.push_back(i);
for (int j = 0; j < clus[i].clusterID.size(); j++)
{
double mindis = 10000000;
int th = -1;
for (int m = 0; m < clus.size(); m++)
{
if (m == i)
continue;
double dis = distance(clus[m].center,
clus[i].clusterID[j]);
if (dis < mindis)
{
mindis = dis;
th = m;
}
}
clus[th].clusterID.push_back(
clus[i].clusterID[j]);
}
clus[i].clusterID.clear();
}
}
for (vector<Cluster>::iterator it = clus.begin(); it != clus.end();)
{
if (it->clusterID.empty())
it = clus.erase(it);
else
it++;
}
}
void isodata::update_center(Cluster &aa)
{
Centroid temp;
temp.resize(dim);
for (int j = 0; j < aa.clusterID.size(); j++)
{
for (int m = 0; m < dim; m++)
temp[m] += dataset[aa.
clusterID[j]][m];
}
for (int m = 0; m < dim; m++)
temp[m] /= aa.clusterID.size();
aa.center = temp;
}
/*第四步：修正各聚类中心*/
void isodata::update_centers()
{
for (int i = 0; i < clus.size(); i++)
{
update_center(clus[i]);
}
}
void isodata::update_sigma(Cluster&bb)
{
bb.sigma.clear();
bb.sigma.resize(dim);
for (int j = 0; j < bb.clusterID.size(); j++)
for (int m = 0; m < dim; m++)
bb.sigma[m] += pow(bb.center[m] -
dataset[bb.clusterID[j]][m], 2);
for (int m = 0; m < dim; m++)
bb.sigma[m] = sqrt(bb.sigma[m] /
bb.clusterID.size());
}
/*五六步合并*/
/*第五步：计算各聚类域Sj中模式样本与各聚类中心间的平均距离*/
/*第六步：计算全部模式样本和其对应聚类中心的总平均距离*/
void isodata::calmeandis()
{
meandis = 0;
for (int i = 0; i < clus.size(); i++)
{
double dis = 0;
for (int j = 0; j < clus[i].
clusterID.size(); j++)
{
dis += distance(clus[i].center,
clus[i].clusterID[j]);
}
meandis += dis;
clus[i].inner_meandis = dis /
clus[i].clusterID.size();
}
meandis /= dataset.size();
}
/*第七步：判别下一步进行分裂或合并或迭代运算*/
void isodata::choose_nextstep()
{
if (current_iter == maxiteration)
{
theta_c = 0;
//goto step 11
check_for_merge();
}
else if (clus.size() < K / 2)
{
check_for_split();
}
else if (current_iter % 2 == 0 ||
clus.size() >= 2 * K)
{
//goto step 11
check_for_merge();
}
else
{
check_for_split();
}
}
/*八、九、十步合并为分裂操作*/
/*第八步：计算每个聚类中样本距离的标准差向量*/
/*第九步：求每一标准差向量{σj, j = 1, 2, …,
Nc}中的最大分量*/
/*第十步：分裂*/
void isodata::check_for_split()
{
for (int i = 0; i < clus.size(); i++)
{
update_sigma(clus[i]);
}
while (true)
{
bool flag = false;
for (int i = 0; i < clus.size(); i++)
{
for (int j = 0; j < dim; j++)
{
if (clus[i].sigma[j] > theta_s &&
(clus[i].inner_meandis>meandis&&
clus[i].clusterID.size()>
2 * (thetaN + 1) || clus.size() < K / 2))
{
flag = true;
split(i);
}
}
}
if (!flag)
break;
else
calmeandis();
}
}
void isodata::split(const int kk)
{
Cluster newcluster;
newcluster.center.resize(dim);
int th = -1;
double maxval = 0;
for (int i = 0; i < dim; i++)
{
if (clus[kk].sigma[i] > maxval)
{
maxval = clus[kk].sigma[i];
th = i;
}
}
for (int i = 0; i < dim; i++)
{
newcluster.center[i] = clus[kk].center[i];
}
newcluster.center[th] -= alpha*clus[kk].sigma[th];
clus[kk].center[th] += alpha*clus[kk].sigma[th];
for (int i = 0; i < clus[kk].clusterID.size(); i++)
{
double d1 = distance(clus[kk].center, clus[kk].clusterID[i]);
double d2 = distance(newcluster.center, clus[kk].clusterID[i]);
if (d2 < d1)
newcluster.clusterID.push_back(clus[kk].clusterID[i]);
}
vector<int>cc; cc.reserve(clus[kk].clusterID.size());
vector<int>aa;
//insert_iterator<set<int, less<int> > >res_ins(aa, aa.begin());
set_difference(clus[kk].clusterID.begin(), clus[kk].clusterID.end(),
newcluster.clusterID.begin(), newcluster.clusterID.end(), inserter(aa, aa.begin()));//差集
clus[kk].clusterID = aa;
//应该更新meandis sigma。。。
update_center(newcluster);
update_sigma(newcluster);
update_center(clus[kk]);
update_sigma(clus[kk]);
clus.push_back(newcluster);
}
/*第十一步：计算全部聚类中心的距离*/
/*第十二步：比较Dij 与θc 的值，将Dij <θc 的值按最小距离次序递增排列*/
/*第十三步：将距离为 的两个聚类中心 和 合并*/
void isodata::check_for_merge()
{
vector<pair<pair<int, int>, double>>aa;
for (int i = 0; i < clus.size(); i++)
{
for (int j = i + 1; j < clus.size(); j++)
{
double dis = distance(clus[i].center, clus[j].center);
if (dis < theta_c)
{
pair<int, int>bb(i, j);
aa.push_back(pair<pair<int, int>, double>(bb, dis));
}
}
}
// 利用函数对象实现升降排序
struct CompNameEx
{
CompNameEx(bool asce) : asce_(asce)
{}
bool operator()(pair<pair<int, int>, double>const& pl, pair<pair<int, int>, double>const& pr)
{
return asce_ ? pl.second < pr.second : pr.second < pl.second; // 《Eff STL》条款21: 永远让比较函数对相等的值返回false
}
private:
bool asce_;
};
sort(aa.begin(), aa.end(), CompNameEx(true));
set<int>bb;
int combinenus = 0;
for (int i = 0; i < aa.size(); i++)
{
if (bb.find(aa[i].first.first) == bb.end()
&& bb.find(aa[i].first.second) == bb.end())
{
bb.insert(aa[i].first.first);
bb.insert(aa[i].first.second);
merge(aa[i].first.first, aa[i].first.second);
combinenus++;
if (combinenus >= maxcombine)
break;
}
}
for (vector<Cluster>::iterator it = clus.begin(); it != clus.end();)
{
if (it->clusterID.empty())
{
it = clus.erase(it);
}
else
it++;
}
}
void isodata::merge(const int k1, const int k2)//k1、k2顺序不能变
{
for (int i = 0; i < dim; i++)
clus[k1].center[i] = (clus[k1].center[i] * clus[k1].clusterID.size() +
clus[k2].center[i] * clus[k2].clusterID.size()) /
double(clus[k1].clusterID.size() + clus[k2].clusterID.size());
//clus[k1].clusterID.insert(clus[k1].clusterID.end(),
// clus[k2].clusterID.begin(), clus[k2].clusterID.end());
clus[k2].clusterID.clear();
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
/*vector<int>aa;
aa.push_back(1);
aa.push_back(2);
aa.push_back(3);
aa.push_back(4);
aa.push_back(5);
for (vector<int>::iterator it = aa.begin(); it != aa.end(); )
{
cout << *it << endl;
//it = aa.erase(it);
//if (it == aa.end())
// break;
if (*it > 3)
{
it = aa.insert(it+1, 2);
cout << *it << endl;
}
else
it++;
}*/
isodata iso;
iso.generate_data();
iso.set_paras();
iso.apply();
system("pause");
return 0;
}
下面是结果，100个数据，共生成10个簇，结果比kmeans应该好一些
