c语言写kmeans时新的质心标准是什么

在K-means聚类算法中，新的质心（中心点）通常由每个簇内的数据点计算得出。其标准步骤如下：

1. **初始化质心**：随机选择K个样本作为初始质心。
2. **分配样本到最近的簇**：对于每一个数据点，计算它与所有质心之间的欧氏距离，将其分配给最近的那个质心所代表的簇。
3. **更新质心**：对于每个簇，取该簇内所有数据点的均值作为新的质心位置。这是K-means的核心迭代过程。

具体来说，新的质心是当前簇内所有数据点坐标（通常是二维或多维特征向量）的平均值。公式可以表示为：对每个维度i，新的质心坐标`centroid_i`等于该簇内所有数据点在第i维度上的坐标之和除以簇内的数据点数。

for (int i = 0; i < K; i++) {
    centroid[i] = (double)0;
    for (int j = 0; j < num_points_in_cluster[i]; j++) {
        centroid[i] += points[cluster_assignments[j]][i];
    }
    centroid[i] /= num_points_in_cluster[i];
}

其中，`K`是簇的数量，`points`是一个包含所有数据点的数组，`cluster_assignments`记录了每个数据点所属的簇索引，`num_points_in_cluster`存储每个簇的数据点数目。