kmeans聚类算法c++实现

K-means聚类算法的C++实现可以参考以下代码：

#pragma once
#ifndef K_MEANS_H
#define K_MEANS_H

#include <vector>
using namespace std;

struct Tuple {
    float x;
    float y;
    float z;
};

class K_means {
private:
    vector<Tuple> basic_data;
    int mean_number;
    vector<vector<Tuple>> result_data;
    vector<Tuple> means;
    vector<float> mea_square_error;

public:
    K_means(vector<Tuple> basic_data, int mean_number) : result_data(mean_number), mea_square_error(mean_number) {
        this->basic_data = basic_data;
        this->mean_number = mean_number;
    }

    void get_fina_result_data();
    
private:
    float get_distxyz(Tuple tuple1, Tuple tuple2);
    void prime_k_meansbase();
    void get_k_means();
    void get_basemean();
    void get_new_k_means();
    void get_k_mean_erro();
};

#endif

通过这个头文件定义了K_means类和相关的数据结构Tuple。K_means类包含了计算最后聚类结果的方法get_fina_result_data()，以及一些私有方法用于初始化和计算聚类过程。

下面是具体的测试代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "k_means.h"
using namespace std;

void test() {
    vector<Tuple> basic_data_test;
    Tuple temp_data;
    int x = 0, y = 0, z = 0;
    int k; // 分类数量
    int n; // 样本数量
    
    cout << "请输入类别数量：" << endl;
    cin >> k;
    cout << "请输入数据量：" << endl;
    cin >> n;
    
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << "请输入x, y, z：" << endl;
        cin >> x >> y >> z;
        
        temp_data.x = x;
        temp_data.y = y;
        temp_data.z = z;
        basic_data_test.push_back(temp_data);
    }
    
    K_means a(basic_data_test, k);
    a.get_fina_result_data();
}

int main() {
    test();
}

这段测试代码首先获取用户输入的分类数量k和数据量n，然后循环读取用户输入的样本数据，并创建K_means对象进行聚类。最后调用get_fina_result_data()方法获取最终的聚类结果。

这就是一个简单的K-means聚类算法的C++实现。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习--C++实现 K-Means聚类demo](https://blog.csdn.net/qq_52816511/article/details/124411829)[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.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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