鸢尾花分类c语言kmeans的代码

鸢尾花分类通常使用机器学习中的K-means聚类算法，但是在C语言中直接编写K-means的代码可能会比较复杂，因为C语言本身不是特别适合处理复杂的数学运算和数据结构。不过，你可以通过C语言配合一些科学计算库（如armadillo、GNU Scientific Library等）来实现。

下面是一个简化的K-means算法的基本框架，假设我们已经有一个包含鸢尾花数据集的数组，每行代表一朵花的特征向量：

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

// 假设data[]是一个二维数组存储鸢尾花数据
typedef struct {
    double* data;
    int n_samples;
} IrisData;

void initialize_centroids(IrisData* data, int k, double** centroids);
void assign_clusters(IrisData* data, double* centroids, int* clusters);
void update_centroids(IrisData* data, int* clusters, double** centroids);

int main() {
    // 初始化数据
    IrisData iris_data = { /* 数据初始化 */ };

    // 设置簇的数量k
    int k = 3; // 鸢尾花有三种

    // 初始化质心
    double* centroids = malloc(sizeof(double*) * k * iris_data.n_features);
    initialize_centroids(&iris_data, k, centroids);

    // 主循环（迭代直到收敛）
    for (int i = 0; ; ++i) {
        // 分配簇
        int* clusters = malloc(sizeof(int) * iris_data.n_samples);
        assign_clusters(&iris_data, centroids, clusters);

        // 更新质心
        if (i % 10 == 9) { // 每10次迭代更新一次，防止频繁更新
            update_centroids(&iris_data, clusters, centroids);
        }

        // 检查是否达到收敛条件（例如簇中心不再变化）
        if (/* convergence criteria */) break;
    }

    free(clusters);
    free(centroids);
    return 0;
}

// 函数细节...
void initialize_centroids(...){
    // 算法实现细节，选择随机样本作为初始质心
}

void assign_clusters(...){
    // 计算每个样本到每个质心的距离并分配最近的簇
}

void update_centroids(...){
    // 根据当前簇的平均值更新质心
}

请注意，这只是一个基础版本，实际应用中可能需要添加更多错误检查、优化步骤以及停止迭代的条件判断。