kmeans聚类算法C++

K-Means算法是一种无监督的聚类算法，它的目标是将数据集分成K个簇，每个簇包含最接近其质心的数据点。K-Means算法的基本思想是：首先随机选择K个质心，然后将每个数据点分配到最近的质心所在的簇中，接着重新计算每个簇的质心，重复以上步骤直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。K-Means算法的优化变体包括初始化优化K-Means++、距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。

以下是K-Means算法的C++实现步骤：
1. 随机初始化K个质心。
2. 对于每个数据点，计算其到每个质心的距离，将其分配到距离最近的质心所在的簇中。
3. 重新计算每个簇的质心。
4. 重复步骤2和3，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

以下是K-Means算法的C++代码实现链接：https://github.com/zhoushuyu/K-means-for-Cluster-algorithm

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