ISSN 1671 -2900采礦技術(shù)第6卷第2期_2006年6月CN 43 - 1347/TDMining Technology, Vol. 6 ,No.2Jun. 2006ISODATA算法的實(shí)現(xiàn)與分析楊小明’，羅云(1.長(zhǎng)江大學(xué)地球物理與石油資源學(xué)院，湖北 荊州市434023;2.長(zhǎng)江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，湖北荊州市434203)摘要::ISODATA算法是一種基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的非監(jiān)督學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)聚類算法,有較強(qiáng)的實(shí)用性。介紹了ISODATA算法原理和實(shí)現(xiàn)步驟,結(jié)合具體算例進(jìn)行了聚類分析,得到了理想的分類結(jié)果,并分析了參數(shù)的選取將對(duì)分類結(jié)果產(chǎn)生的影響。關(guān)鍵詞:ISODATA;算法;聚類;模式識(shí)別ISODATA算法是- -種聚類劃分算法,稱為迭代獲得的聚類集進(jìn)行分裂和合并處理,以獲得新的聚自組織數(shù)據(jù)分析或動(dòng)態(tài)聚類。與傳統(tǒng)分類方法的根類中心和分類集(其中(4)為分裂處理,(5)為合并本區(qū)別是,它是--種軟性分類,而傳統(tǒng)聚類劃分是硬處理)。性的劃分。軟性分類可以認(rèn)識(shí)到大多數(shù)分類對(duì)象在(6)再次迭代運(yùn)算,重新計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo),判別聚初始認(rèn)知或是初始分類時(shí)不太可能顯示的最本質(zhì)屬類結(jié)果是否符合要求,以此反復(fù)經(jīng)過多次迭代運(yùn)算,性,這種模糊聚類的過程以一種逐步進(jìn)化的方式來直至得到理想的聚類結(jié)果。逼近事物的本質(zhì),可以客觀的反映人們認(rèn)識(shí)事物的2具體算例與分析過程,是一-種更科學(xué)的聚類方式。依據(jù)ISODATA算法,采用C+ +編程語(yǔ)言實(shí)1 ISODATA算法現(xiàn),輸入10個(gè)樣本組成樣本集{X,X,,Xg},XISODATA算法是在沒有什么先驗(yàn)知識(shí)的情況{0.0,0.0} ,X{3.0,8.0} ,X2{2.0,2.0} ,X{1.0,下進(jìn)行分類,是- -種無監(jiān)督分類,它是先選擇若干樣1.0} ,X{5.0,3.0},Xs{4.0,8.0},X{6.0,3.0},品作為聚類中心,再按照最小距離準(zhǔn)則使其余樣品X,{5.0,4.0} ,X。{6.0,4.0} ,X{7.0,5.0} ,見圖1。向各中心聚集,從而得到初始聚類,然后判斷初始聚10.類結(jié)果是否符合要求,若不符,則將聚類集進(jìn)行分裂8.0 t和合并處理,以獲得新的聚類中心(聚類中心是通.0 t過樣品均值的迭代運(yùn)算來決定的) ,再判斷聚類結(jié).0果是否符合要求。如此反復(fù)迭代,直到完成聚類劉分操作。ISODATA算法步驟如下:(1)設(shè)置聚類分析控制參數(shù),主要包括:期望得到的聚類數(shù)K;-一個(gè)聚類中的最少樣本數(shù)θN ,如小于10.0此數(shù)就不作為一個(gè)獨(dú)立的聚類;一個(gè)聚類域中樣本圖1輸入樣本坐標(biāo)距離分布的標(biāo)準(zhǔn)差Os;兩聚類中心之間的最小距離從圖1中可以直觀地看出,樣本集分為3類是θc ,如小于此數(shù),兩個(gè)聚類進(jìn)行合并;一次迭代運(yùn)算較合理的，{Xo,Xz,X}為第1類,{X,X;}為第2中可以合并的聚類中心的最多對(duì)數(shù)L;允許迭代的類,{X,X,X,X,X,}為第3類。當(dāng)規(guī)定期望得到次數(shù)1。的|中國(guó)煤化工ATA算法進(jìn)行迭代計(jì)(2)初始分類,將準(zhǔn)備分類的N個(gè)模式樣本JHCNMHG與直觀看到的結(jié)果是{X;,i= 1,2,.-,N}讀人,預(yù)選N。個(gè)初始聚類中心,- -致時(shí)，驗(yàn)證」IDUUAIA 異法分類的準(zhǔn)確性。按照與聚類中心距離最小的原則將各樣本分類。分別取K (期望得到的聚類數(shù)) =2,3,4,運(yùn)用(3) ~(5)按控制參數(shù)給定的要求,將前一次(下轉(zhuǎn)第68頁(yè))8采礦技術(shù)2006 ,6(2)余設(shè)計(jì)。操作過程實(shí)現(xiàn)雙線控制方式,對(duì)提升機(jī)運(yùn)部故障時(shí)，提升機(jī)能實(shí)現(xiàn)低速故障運(yùn)行(2 m/s)在行關(guān)健的信號(hào)(如速度、位置、安全、減速、過卷等)PLC、監(jiān)測(cè)系統(tǒng)控制軟件檢測(cè)有故障而硬件及連接均采用多重保護(hù),互為監(jiān)視。完全取代了原機(jī)械監(jiān)無故障時(shí),可以通過旁路工作方式,以旁路軟件故障控器的功能;將本次運(yùn)行結(jié)束;，(3) PLC操作控制系統(tǒng)能完成提升機(jī)手動(dòng)、半(7)井上、下信號(hào)工可在井上、下信號(hào)房?jī)?nèi)根據(jù)自動(dòng)、全自動(dòng)、檢修及緊急控制等各種運(yùn)行方式的控實(shí)際需要,通過按鈕完成慢動(dòng)功能;制要求以及特殊工I況如下爆破器材、下大件、低速爬(8)整個(gè)電控系統(tǒng)的各部分可以通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行行等,并根據(jù)提升種類、運(yùn)行方式、運(yùn)行的區(qū)間自動(dòng)數(shù)據(jù)和信號(hào)交換,具有遠(yuǎn)程監(jiān)視功能。確定運(yùn)行速度,實(shí)現(xiàn)有機(jī)聯(lián)鎖;(4)整個(gè)電控系統(tǒng)中有不少于3套的提升機(jī)安3結(jié)束語(yǔ)全保護(hù)回路,除每個(gè)PLC中具備的軟件安全保護(hù)隨著科技進(jìn)步與新技術(shù)的發(fā)展,工業(yè)生產(chǎn)過程外,還采用繼電器硬接線方式組成的安全保護(hù)回路，的自動(dòng)化程度越來越高,對(duì)老設(shè)備進(jìn)行技術(shù)改造是對(duì)關(guān)健環(huán)節(jié)采用3重或多重保護(hù),保護(hù)功能齊全;提高生產(chǎn)力的一-種行之有效的方法。實(shí)踐證明該控(5)監(jiān)控系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)多畫面實(shí)時(shí)監(jiān)控,多參量制系統(tǒng)能較好地滿足生產(chǎn)的要求,技術(shù)先進(jìn),控制精數(shù)碼及曲線顯示并加以自動(dòng)記錄,各種故障的報(bào)警度高,故障率低,保證了提升系統(tǒng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行。及記錄;(6)故障開車功能。在PLC、監(jiān)測(cè)系統(tǒng)出現(xiàn)局(收稿日期:2005 -05 -24)(上接第66頁(yè))迭代次數(shù)過大,會(huì)引起過度分類;迭代次數(shù)過小,又ISODATA算法進(jìn)行迭代計(jì)算,規(guī)定的控制參數(shù)見表會(huì)導(dǎo)致分類不到位,因此要根據(jù)具體情況選擇合適1 ,輸出的分類結(jié)果見表2。的迭代次數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)偏差參數(shù)和合并參數(shù)改變后對(duì)分表1控制參數(shù)類結(jié)果的改善受到迭代次數(shù)大小的影響;當(dāng)?shù)蜬初始聚類中 初始聚0N0s0cLI數(shù)增加到- -定程度時(shí)(約10) ,如果保持標(biāo)準(zhǔn)偏差參心數(shù)(N.)類中心數(shù)和合并參數(shù)不變,則分類結(jié)果變化很小。x2X0.5 23結(jié)論4以上介紹了ISODATA算法原理和實(shí)現(xiàn)步驟,結(jié)表2運(yùn)算結(jié)果輸出合算例進(jìn)行了聚類分析,得到了理想的分類結(jié)果,并聚類數(shù)聚類中心包含的樣本2 (5.14,5.00)X,X,Xs, X,x, Xg,X,分析了參數(shù)的選取將對(duì)分類結(jié)果產(chǎn)生的影響。該算(1.00,1.00)Xo,X2,X法要求在分類之前地確定- -些參數(shù),- -定程度上反(3. 50,8. 00)X, Xs映了人機(jī)交互的特點(diǎn),正因?yàn)檫@種人為干預(yù)的存在,(1. 00,1.00)X,x,X在某種程度上減少了聚類的盲目性,有利于取得較(5. 80,3.80)X，X;x,X，X(3. 50,8.00)X,X好的分類效果。作者沒有在迭代過程中動(dòng)態(tài)修改初X,X2,X始設(shè)定的參數(shù),所以可以從該方面改進(jìn)此算法。(6.004.33)X,Xg,X.參考文獻(xiàn):(5. s0,3.00)X,X。[1]邊肇祺,張學(xué)工,等 模式識(shí)別[ M].北京:清華大學(xué)出版社,在運(yùn)用ISODATA算法分類之前,人為確定- -些2000控制參數(shù),參數(shù)的選取將對(duì)分類結(jié)果產(chǎn)生影響,如表[2] 沈清,湯 霖.模式識(shí)別導(dǎo)論[M].長(zhǎng)沙:國(guó)防科技大學(xué)出版社.19912中3種不同的分類結(jié)果。算法中r的3個(gè)參數(shù):標(biāo)[3]中國(guó)煤化工計(jì)教程[M].北京:清華準(zhǔn)偏差參數(shù)0s、合并參數(shù)θc和迭代次數(shù)I較重要。標(biāo)準(zhǔn)偏差參數(shù)越大,執(zhí)行分裂的可能性越小，分類數(shù)DHCNMH G(收稿日期:2005-12-16)目趨少;合并參數(shù)越小，算法迭代過程中合并的可能作者簡(jiǎn)介:楊小明(1981-),男,湖北孝感人,2003年江漢石性越小,因此在較大程度上保留以前的分類結(jié)果。油學(xué)院畢業(yè),碩士生,主要從事地球物理測(cè)井研究工作。