基于ISODATA算法的RFM聚类

1. ISODATA算法即迭代自组织数据分析方法。是在k-means算法的基础上增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。 2. “合并”操作：当聚类结果某一类中样本数太少，或两个类间的距离太近时，进行合并。 3. “分裂”操作：当聚类结果某一类中样本某个特征类内方差太大，将该类进行分裂。迭代次数会影响最终结果，迭代参数选择很重要。 4. 优势：解决了K-m

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