kmeans聚类算法c++

K-Means聚类算法是一种无监督的聚类算法，广泛应用于数据分析和机器学习领域。该算法的目标是将数据集划分为K个不同的类别，使得同一类别内的数据点相似度高于不同类别之间的相似度。[1]

算法的流程如下：
1. 随机选择K个初始聚类中心。
2. 将每个数据点分配给与其最近的聚类中心。
3. 根据分配的数据点，计算每个聚类的新中心。
4. 重复步骤2和步骤3直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

在实际运行中，我们通常会多次运行K-Means算法以获取更好的聚类结果。根据不同的数据集和问题，可以使用不同的优化变体方法，如初始化优化、距离计算优化（例如elkan K-Means算法）和大数据情况下的优化（例如Mini Batch K-Means算法）来提高聚类效果和算法的速度。

如果你对使用C语言编写K-Means算法感兴趣，你可以在作者的Github仓库"K-means-for-Cluster-algorithm"中找到完整的代码链接。在该代码中，作者使用了一组样本数据进行示例，将数据点分为三个不同的类别，并计算出了每个类别的质心坐标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [K-Means聚类算法---C++](https://blog.csdn.net/qq_40464599/article/details/126701018)[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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