Matlab实现isodata算法：CW1_GERMAN_SIGN课程作业解析

资源摘要信息:"本篇资源为一篇关于使用isodata算法的Matlab代码的博客教程，具体的标题为'CW1_GERMAN_SIGN:CW1_GERMAN_SIGN'。在该博客中，作者详细的介绍了如何使用Matlab进行数据集的处理和运行程序。以下为本文的重点内容： 1. 安装步骤：首先需要克隆存储库，并创建一个virtualenv环境，然后激活它。接着，需要安装requirements.txt文件中列出的所有包。 2. 数据处理：在项目根目录下创建一个data文件夹，并在其中创建一个img文件夹和一个random文件夹。然后在data文件夹中添加数据，并运行程序randomize.py。 3. 程序运行：运行程序后，每个程序会默认使用文件r_x_train_gr_smpl.csv在文件夹../data/random，并且默认标签名称为r_y_train_smpl(_X{0-9}).csv。 4. 程序选项：所有的程序都可以使用以下选项进行运行，例如：python sk_kmeans.py -col ***：仅使用属性50、51、52和53来运行程序。 5. 注意事项：预处理不会有效地工作，因为大多数过滤器需要一个正方形图像，如果列数不是一个完美的正方形，其余的预处理将不起作用。 6. 标签信息：本资源的标签为'system开源'，这可能意味着本资源中的Matlab代码是开源的，可以被任何人使用和修改。 总的来说，本篇博客教程详细的介绍了如何使用Matlab进行数据集的处理和运行程序，并且还详细的介绍了如何设置和运行相关选项，对于需要使用Matlab进行数据处理和运行程序的用户来说，本篇博客教程具有很高的参考价值。"