请用c语言完成无监督学习中类别数自适应的方法

无监督学习中类别数自适应的方法可以使用聚类算法实现。其中，k-means算法是一种常用的聚类算法，能够将数据点划分为k个簇，每个簇内的数据点具有相似的特征。在k-means算法中，初始的簇中心点是随机生成的，然后通过不断迭代，计算每个数据点与簇中心点的距离，并将其归属到距离最近的簇中心点所在的簇中。迭代过程中，簇中心点会不断更新，直到收敛。

在类别数自适应的方法中，我们可以根据数据的特征，通过聚类算法自动确定簇的数量。具体来说，可以使用如下的步骤：

1. 初始化簇的数量为1，将所有数据点归为该簇。
2. 对当前的簇进行k-means聚类，将数据点分为k个簇。
3. 计算当前的聚类结果的误差平方和(SSE)，即所有数据点与其所属簇中心点的距离平方和。
4. 将簇的数量加1，重复步骤2-3，直到聚类结果的SSE开始出现下降的趋势为止。
5. 最终确定的簇的数量即为类别数。

以下是示例代码：

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

#define MAX_ITER 100
#define THRESHOLD 1e-6

typedef struct {
    double x;
    double y;
} Point;

double distance(Point p1, Point p2) {
    return sqrt(pow(p1.x - p2.x, 2) + pow(p1.y - p2.y, 2));
}

void k_means(Point* points, int n, int k, int* labels, Point* centers) {
    // 随机初始化簇的中心点
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        centers[i].x = points[rand() % n].x;
        centers[i].y = points[rand() % n].y;
    }

    // 迭代直到收敛
    for (int iter = 0; iter < MAX_ITER; iter++) {
        // 将数据点分配到最近的簇中
        int changed = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            double min_dist = INFINITY;
            int min_label = 0;
            for (int j = 0; j < k; j++) {
                double dist = distance(points[i], centers[j]);
                if (dist < min_dist) {
                    min_dist = dist;
                    min_label = j;
                }
            }
            if (labels[i] != min_label) {
                labels[i] = min_label;
                changed = 1;
            }
        }
        if (!changed) {
            break;
        }

        // 更新簇的中心点
        int* counts = (int*) calloc(k, sizeof(int));
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int label = labels[i];
            centers[label].x += points[i].x;
            centers[label].y += points[i].y;
            counts[label]++;
        }
        for (int j = 0; j < k; j++) {
            if (counts[j] > 0) {
                centers[j].x /= counts[j];
                centers[j].y /= counts[j];
            }
        }
        free(counts);
    }
}

int main() {
    // 生成测试数据
    srand(0);
    int n = 1000;
    Point* points = (Point*) malloc(n * sizeof(Point));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        points[i].x = (double) rand() / RAND_MAX;
        points[i].y = (double) rand() / RAND_MAX;
    }

    // 初始化参数
    int max_k = 10;
    double* sse = (double*) calloc(max_k, sizeof(double));
    int* labels = (int*) calloc(n, sizeof(int));
    Point* centers = (Point*) malloc(max_k * sizeof(Point));

    // 自适应确定簇的数量
    int k = 1;
    while (k < max_k) {
        k_means(points, n, k, labels, centers);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            double dist = distance(points[i], centers[labels[i]]);
            sse[k] += pow(dist, 2);
        }
        if (k > 1 && (sse[k] - sse[k-1]) / sse[k-1] < THRESHOLD) {
            break;
        }
        k++;
    }

    // 输出结果
    printf("类别数：%d\n", k);
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        printf("中心点%d：(%lf, %lf)\n", i+1, centers[i].x, centers[i].y);
    }

    // 释放内存
    free(points);
    free(sse);
    free(labels);
    free(centers);
    return 0;
}