kmeans聚类算法 C语言

引用中提到了K-means算法的基本原理和代码实现，它主要是通过迭代的方式将样本点分配到离其最近的类簇中心，然后更新类簇中心点的位置，直至类簇中心点的变化很小或达到指定的迭代次数。这个算法在C语言中也有相应的实现。

在C语言中，可以使用数组来表示样本点的坐标和类簇中心的坐标，通过循环迭代的方式不断计算每个样本点与类簇中心的距离，将其分配到最近的类簇中心所代表的类簇中。然后再根据每个类簇中的样本点重新计算类簇中心的坐标，直至满足停止条件。

具体的C语言实现可能会涉及到一些数组操作和距离计算的函数。在实现过程中，可以使用结构体来表示样本点和类簇中心的坐标，使用循环语句来进行迭代计算，使用条件判断语句来判断停止条件是否满足。

以下是一个简单的C语言实现的伪代码示例：

// 定义样本点和类簇中心的结构体
struct Point {
  float x;
  float y;
};

// 定义K-means算法的函数
void kmeans(struct Point* points, int numPoints, struct Point* centers, int numCenters, int maxIterations) {
  int i, j, k;
  int iterations = 0;
  
  // 初始化类簇中心的坐标
  
  while (iterations < maxIterations) {
    // 分配每个样本点到最近的类簇中心
    for (i = 0; i < numPoints; i++) {
      float minDistance = INFINITY;
      int closestCenter = 0;
      
      for (j = 0; j < numCenters; j++) {
        float distance = calculateDistance(points[i], centers[j]);
        
        if (distance < minDistance) {
          minDistance = distance;
          closestCenter = j;
        }
      }
      
      // 更新样本点的类簇ID
      points[i].clusterID = closestCenter;
    }
    
    // 更新每个类簇中心的坐标
    for (k = 0; k < numCenters; k++) {
      float sumX = 0.0;
      float sumY = 0.0;
      int count = 0;
      
      for (i = 0; i < numPoints; i++) {
        if (points[i].clusterID == k) {
          sumX += points[i].x;
          sumY += points[i].y;
          count++;
        }
      }
      
      // 计算新的类簇中心坐标
      if (count > 0) {
        centers[k].x = sumX / count;
        centers[k].y = sumY / count;
      }
    }
    
    iterations++;
  }
}

// 距离计算函数
float calculateDistance(struct Point point1, struct Point point2) {
  float dx = point2.x - point1.x;
  float dy = point2.y - point1.y;
  
  return sqrt(dx*dx + dy*dy);
}

// 示例用法
int main() {
  struct Point points[] = { {0.0, 1.0}, {4.0, 4.0}, ... };
  int numPoints = sizeof(points) / sizeof(points<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* *3* [机器学习中K-means聚类算法原理及C语言实现](https://blog.csdn.net/david_tym/article/details/94751035)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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