23-动态聚类或迭代自组织数据分析算法（isodata）

ISODATA聚类算法是k-means算法的改进。

与k-means均值算法有两点不同：第一，它不是每调整一个样本的类别就重新计算一次各类样本的均值。

而是在每次把全部样本都调整完毕之后才重新计算一次样本的均值，前者一般称为逐个样本修正法，后者称为成批样本修正法。

第二，ISODATA算法不仅能通过调整样本所属类别完成聚类分析，而且还能自动地进行类的“合并”和“分裂”，从而得到类数较为合理的各个聚类。

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