用C语言实现对10人3门成绩的欧式聚类分析

欧式聚类分析（Euclidean clustering analysis）是一种基于欧式距离的聚类分析方法，可以用于将一组数据划分为多个不同的类别。以下是用C语言实现对10人3门成绩的欧式聚类分析的基本步骤：

1. 定义数据结构体

首先需要定义一个数据结构体来存储每个人的成绩数据，包括学生姓名、数学成绩、语文成绩和英语成绩。

typedef struct {
    char name[20];
    float math;
    float chinese;
    float english;
} Student;

2. 定义计算欧式距离的函数

接下来需要定义一个函数来计算两个学生之间的欧式距离。欧式距离的计算公式为：

$$
d = \sqrt{(x_1 - x_2)^2 + (y_1 - y_2)^2 + (z_1 - z_2)^2}
$$

其中，$x_1, y_1, z_1$ 表示第一个学生的数学、语文、英语成绩，$x_2, y_2, z_2$ 表示第二个学生的数学、语文、英语成绩。函数的定义如下：

float euclidean_distance(Student s1, Student s2) {
    float distance = 0.0;
    distance = sqrt(pow(s1.math - s2.math, 2) + pow(s1.chinese - s2.chinese, 2) + pow(s1.english - s2.english, 2));
    return distance;
}

3. 定义聚类函数

接下来需要定义一个函数来进行聚类。聚类的过程可以分为以下几个步骤：

- 初始化聚类中心
- 计算每个学生到聚类中心的距离
- 将每个学生分配到距离最近的聚类中心所在的类别
- 重新计算聚类中心
- 重复以上步骤，直到聚类中心不再改变为止

函数的定义如下：

void euclidean_clustering(Student *students, int n, int k) {
    // 初始化聚类中心
    Student centroids[k];
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        centroids[i] = students[i];
    }
    // 分配每个学生到聚类中心所在的类别
    int labels[n];
    int max_iter = 100;
    int iter = 0;
    while (iter < max_iter) {
        iter++;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            float min_distance = FLT_MAX;
            int label = 0;
            for (int j = 0; j < k; j++) {
                float distance = euclidean_distance(students[i], centroids[j]);
                if (distance < min_distance) {
                    min_distance = distance;
                    label = j;
                }
            }
            labels[i] = label;
        }
        // 重新计算聚类中心
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            float math_sum = 0.0;
            float chinese_sum = 0.0;
            float english_sum = 0.0;
            int count = 0;
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (labels[j] == i) {
                    math_sum += students[j].math;
                    chinese_sum += students[j].chinese;
                    english_sum += students[j].english;
                    count++;
                }
            }
            centroids[i].math = math_sum / count;
            centroids[i].chinese = chinese_sum / count;
            centroids[i].english = english_sum / count;
        }
    }
}

4. 测试代码

最后，我们可以编写一个测试代码来读入学生数据并进行聚类分析。代码如下：

int main() {
    Student students[10];
    strcpy(students[0].name, "张三");
    students[0].math = 80;
    students[0].chinese = 90;
    students[0].english = 70;
    // ... 其他学生数据
    strcpy(students[9].name, "赵十");
    students[9].math = 60;
    students[9].chinese = 70;
    students[9].english = 80;
    euclidean_clustering(students, 10, 3);
    return 0;
}

注意，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体需求进行调整。