基於ISODATA算法的RFM聚類

1. ISODATA算法即迭代自組織數據分析方法。是在k-means算法的基礎上增加對聚類結果的「合併」和「分裂」兩個操作，並設定算法運行控制參數的一種聚類算法。 2. 「合併」操作：當聚類結果某一類中樣本數太少，或兩個類間的距離太近時，進行合併。 3. 「分裂」操作：當聚類結果某一類中樣本某個特徵類內方差太大，將該類進行分裂。迭代次數會影響最終結果，迭代參數選擇很重要。 4. 優勢：解決了K-m

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