ISODATA算法是一種疊代自組織數據分析的非監督學習方法，它通過引入初始參數和用戶互動來逐步最佳化聚類結果。該算法的主要步驟包括：
確定初始聚類中心和參數。首先，算法需要確定C個初始聚類中心和一系列參數，如K（聚類個數）、θN（各類中至少需要的樣本數）、θC（聚類中心之間的距離最小值）、θS（類中樣本標準差最大值）、L（一次疊代中可以合併的最大類對數）和I（疊代的最大次數）。
分配樣本到聚類。接著，算法將N個模式樣本分配給最近的聚類中心。分配過程基於樣本與聚類中心的距離，即樣本與聚類中心之間的歐氏距離。
聚類中心修正。在分配樣本後，算法計算每個聚類中樣本的平均值，並用這些平均值來修正聚類中心。
分裂和合併處理。如果某些聚類中心距離過近，或者某些聚類中的樣本數量過多，算法會進行分裂或合併處理。分裂時，將一個聚類拆分為兩個新的聚類中心，合併時，將兩個或多個聚類合併為一個新的聚類。
疊代最佳化。算法通過上述步驟不斷疊代最佳化，直到達到設定的疊代次數或聚類中心不再變化。
ISODATA算法能夠自動地調整聚類中心，從而在每次疊代中得到更合理的聚類結果。