ISODATA算法的MATLAB实现

以下是ISODATA算法的MATLAB实现代码：

function [idx, C] = isodata(X, k, iter)
% X: 数据集，每行为一个样本
% k: 聚类数
% iter: 最大迭代次数
% idx: 每个样本的聚类标签
% C: 聚类中心

% 参数设置
N = size(X, 1);          % 样本个数
d = size(X, 2);          % 样本维度
M = k * 2;               % 最大聚类数
n = zeros(1, M);         % 每个聚类的样本数
C = zeros(M, d);         % 聚类中心
S = zeros(M, d);         % 标准差
T = 0.5;                 % 聚类中心初始阈值
T_min = 0.2;             % 最小聚类中心阈值
T_inc = 0.1;             % 聚类中心阈值增量
T_dec = 0.3;             % 聚类中心阈值减量
E = zeros(1, iter);      % 每轮迭代的误差

% 初始化聚类中心为数据集中的随机样本
rand_idx = randperm(N);
C(1:k, :) = X(rand_idx(1:k), :);

% 迭代聚类过程
for i = 1:iter
    % 计算每个样本到聚类中心的距离，并将样本分配到最近的聚类中心
    dist = pdist2(X, C(1:k, :));
    [~, idx] = min(dist, [], 2);
    
    % 更新聚类中心和样本数
    for j = 1:k
        X_j = X(idx == j, :);
        n(j) = size(X_j, 1);
        if n(j) > 0
            C(j, :) = mean(X_j, 1);
            S(j, :) = std(X_j, 1, 1);
        end
    end
    
    % 合并和分裂聚类中心
    k_old = k;
    for j = 1:k
        if n(j) == 0
            continue
        end
        if S(j, :) * S(j, :)' <= T^2
            k = k + 1;
            C(k, :) = C(j, :) + randn(1, d) * 0.01;
            C(j, :) = C(j, :) - randn(1, d) * 0.01;
            n(j) = ceil(n(j) / 2);
            n(k) = n(j);
        elseif n(j) > 1 && S(j, :) * S(j, :)' >= (T + T_inc)^2
            k = k + 1;
            C(k, :) = C(j, :) + randn(1, d) * 0.01;
            n(j) = floor(n(j) / 2);
            n(k) = n(j);
        end
    end
    
    % 删除空聚类，并更新聚类中心和样本数
    for j = k_old+1:k
        X_j = X(idx == j, :);
        if size(X_j, 1) > 0
            C(j, :) = mean(X_j, 1);
            S(j, :) = std(X_j, 1, 1);
        end
    end
    n(k_old+1:k) = [];
    C(k_old+1:k, :) = [];
    S(k_old+1:k, :) = [];
    k = k - sum(n == 0);
    
    % 计算本轮迭代的误差
    E(i) = sum(sum((X - C(idx, :)).^2));
    
    % 更新聚类中心阈值
    if k > k_old
        T = T + T_inc;
    elseif k < k_old
        T = max(T - T_dec, T_min);
    end
    
    % 如果聚类中心数不再变化，则停止迭代
    if k == k_old
        break
    end
end

% 返回聚类结果和聚类中心
idx(n == 0) = [];
C(n == 0, :) = [];
end

使用方法：将数据集X、聚类数k和最大迭代次数iter作为输入，即可得到聚类结果idx和聚类中心C。例如：

X = randn(100, 3);
k = 5;
iter = 100;
[idx, C] = isodata(X, k, iter);