kmeans聚类算法迭代c++

K-means聚类算法是一种无监督学习算法，它的主要目标是将相似的样本归为一类。算法的核心思想是通过迭代的方式，不断更新样本所属的类别，直到达到收敛的状态。具体来说，K-means算法的迭代过程如下：

1. 初始化：首先选择K个初始类簇的中心点，通常是从样本中随机选择K个点作为初始中心点。

2. 分配样本：对于每个样本，计算其与各个类簇中心点的距离，并将其分配给距离最近的类簇。

3. 更新类簇中心点：对于每个类簇，计算该类簇中所有样本的均值作为新的类簇中心点。

4. 重复步骤2和3，直到类簇中心点不再发生变化或达到预定的迭代次数。

K-means算法的迭代过程最终会使得样本的类别稳定下来，并且使得每个类簇内的样本相似度最大化，不同类簇之间的相似度最小化。这样可以实现将样本划分为不相交的子集，即不同的簇(cluster)。

具体的K-means算法的实现可以在MATLAB、Python等语言的工具箱函数中找到，也可以通过自己编写代码来实现。编写自己的K-means函数可以更加深入地理解算法的原理和过程，同时也可以根据具体需求进行定制化的设计和改进。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Kmeans聚类算法详解](https://blog.csdn.net/qq_32892383/article/details/80107795)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.239^v12^insert_chatgpt"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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