用c语言写一篇机器学习之无监督学习最邻近值法的代码

在C语言中，直接编写完整的机器学习算法比较复杂，因为C语言并不像Python有丰富的科学计算库如NumPy和Scikit-Learn。然而，你可以通过创建一个简单的示例来理解无监督学习中最邻近值（Nearest Neighbor，NN）分类的基本原理，例如K-最近邻算法（K-NN）。以下是一个基本的K-NN分类器的简单实现，这个例子仅适用于处理二维数据集：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define K 3 // K近邻

typedef struct {
    double x, y;
} Point;

double euclidean_distance(Point a, Point b) {
    return sqrt(pow(a.x - b.x, 2) + pow(a.y - b.y, 2));
}

void k_nearest_neighbors(Point* dataset, int n, Point query, int k, Point* neighbors) {
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        neighbors[i] = dataset[i];
        neighbors[i].dist = euclidean_distance(dataset[i], query);
    }

    qsort(neighbors, k, sizeof(Point), compare_distances);

    for (int i = 0; i < k; ++i) {
        printf("Neighbor %d at (%f, %f) with distance %.2f\n", i+1, neighbors[i].x, neighbors[i].y, neighbors[i].dist);
    }
}

// 比较两个点距离函数
int compare_distances(const void *a, const void *b) {
    Point *p1 = (Point*)a;
    Point *p2 = (Point*)b;
    return p1->dist - p2->dist;
}

int main() {
    int n = 5; // 数据点数量
    Point data[] = { // 假设我们有5个数据点...
        {1, 2}, {3, 4}, {5, 6}, {7, 8}, {9, 10}
    };

    Point query = {4, 5}; // 测试点

    Point neighbors[K]; // 存储邻居
    k_nearest_neighbors(data, n, query, K, neighbors);

    return 0;
}

请注意，这只是一个非常基础的示例，实际应用中会涉及更复杂的输入处理、特征缩放以及选择合适的k值等步骤。此外，C语言通常不会用于大规模机器学习项目，因为它没有内置的数据结构和高级功能。