理解和掌握ISODATA聚类算法的基本流程。 –K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类,而ISODATA算法则更加灵活; –从算法角度看,ISODATA算法与K-均值算法相似,聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的; –ISODATA算法加入了一些试探步骤,并且可以结合成人机交互的结构,使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类。