分析层次聚类法、Kmeans、isodata、最近邻、最大最小距离等聚类算法关键步骤或关键参数对实验结果的影响

分析层次聚类法：
- 关键步骤：选择距离度量、生成距离矩阵、合并最近的两个簇、更新距离矩阵、重复合并和更新直到满足停止条件。
- 影响实验结果的因素：距离度量的选择、簇合并的策略、停止条件的设置等。

Kmeans：
- 关键步骤：初始化聚类中心、计算每个样本到各个聚类中心的距离、将每个样本分配到距离最近的聚类中心所在的簇、重新计算每个簇的聚类中心、重复以上两个步骤直到满足停止条件。
- 影响实验结果的因素：聚类中心的初始化方法、距离度量的选择、停止条件的设置等。

ISODATA：
- 关键步骤：初始化聚类中心和簇的编号、计算每个样本到各个聚类中心的距离、将每个样本分配到距离最近的聚类中心所在的簇、计算每个簇的平均值和方差、根据方差和簇的大小进行簇的合并和分裂、重复以上步骤直到满足停止条件。
- 影响实验结果的因素：聚类中心的初始化方法、距离度量的选择、方差和簇大小的阈值、停止条件的设置等。

最近邻：
- 关键步骤：初始化聚类中心和簇的编号、对于每个样本，将其分配到距离最近的簇中、重复以上步骤直到满足停止条件。
- 影响实验结果的因素：距离度量的选择、停止条件的设置等。

最大最小距离：
- 关键步骤：初始化聚类中心和簇的编号、计算每个样本与所有聚类中心的最大最小距离、将每个样本分配到距离最小的簇中、重复以上步骤直到满足停止条件。
- 影响实验结果的因素：距离度量的选择、停止条件的设置等。