ISODATA的matlab代码

function ISODATA（）
clc;
format long;
K = 2;thetaN = 2;thetas = 1;thetad = 4;L = 1;I = 4;Nc = 1;N = 8;

point = [00;11;22;43;53;44;54;65];          %所有点
cate = zeros（5N）;                                  %用来存储每一分类中点的序号
mymean = zeros（52）;                                %用来存储每一分类的中心
for n = 1:8                                         %初始分类
    cate（1n） = n;
end
c = 1;                                              %类的数目
deltaj = zeros（51）;                                %每一类样本与其中心的平均距离
delta = 0;                                          %总平均距离

for n = 1:I                                         %I次迭代     
    for m = 1:5                                     %计算各分类的中心
        temp = [];
        for l = 1:8
            if cate（ml） ~= 0
                temp = [temppoint（cate（ml）:）‘];
            end
        end
        if ~isempty（temp）
            mymean（m:） = mean（temp2）‘;
        end
    end
    temp = 0;
    for m = 1:c                                     %去掉样本数过少的类
        if NumCate（catem） < thetaN
            for l = 1:NumCate（catem）
                idx = NearestCate（mymeanpointcate（ml）cm）;
                cate（idxNumCate（cateidx）+1） = cate（ml）;
            end
            cate（m:） = zeros（1N）;
            temp = temp + 1;
        end
    end
    for m = 1:5                                     %重新计算各分类的中心
        temp = [];
        for l = 1:8
            if cate（ml） ~= 0
                temp = [temppoint（cate（ml）:）‘];
            end
        end
        if ~isempty（temp）
            mymean（m:） = mean（temp2）‘;
        end
    end
    for l = 1:c                                     %计算每一类样本与其中心的平均距离
        temp = 0;
        for k = 1:NumCate（catel）
            temp = temp + （point（cate（lk）1） - mymean（l1））^2 + （point（cate（lk）2） - mymean（l2））^2;
        end
        deltaj（l1） = temp / NumCate（catel）;
    end
    delta = 0;                                      %计算总平均距离
    for l = 1:c
        delta = delta + NumCate（catel） * deltaj（l1）;
    end
    delta = delta / N;
    sigma = Sigma（catecpointmymean）;             %计算每个类的各维标准偏差
    sigma_max = max（sigma[]2）;
    [sigma_max_maxidx] = max（sigma_max）;
    if c <= K/2 | （sigma_max_max > thetas & deltaj（idx） > delta & NumCate（catec） > 2 * （thetaN + 1））       %分裂
        c = c + 1;
        center1 = mymean（idx:） + 0.5 * sigma;
        center2 = mymean（idx:） - 0.5 * sigma;
        temp = zeros（2NumCate（cateidx））;
        n1 = 0;n2 = 0;
        for m = 1:NumCate（cateidx）
            if （point（cate（idxm）1） - center1（11））^2 + （point（cate（idxm）2） - center1（