设计与实现K-Means聚类与K-NN分类算法的基本输入与输出 【输入形式】 键盘输入 第1行：m（样本数）, n（特征维数）, s（类别数，K-Means算法该项为0） 接下来m行（每行n列）输入样本； 接下来1行输入n项特征的名称； 当是s>0，输入一行s项类别的名称； 输入K值 输入未知样本 【输出形式】 给出KNN分类的类别名称 【样例输入】 12 4 2 228 134 20 11 0 245 134 10 40 0 200 167 12 27 0 170 150 7 8 0 100 167 20 14 0 150 117 7 6 1 120 133 10 26 1 160 100 5 10 1 185 115 5 19 1 170 125 6 4 1 165 142 5 3 1 185 108 2 12 1 铜蓝蛋白 蓝色反应 吲哚乙酸 中性硫化物 阳性 阴性 1 100 117 7 2 【样例输出】 阴性设计c++代码

以下是C++代码实现K-Means聚类与K-NN分类算法的基本输入与输出：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <map>
#include <cmath>

using namespace std;

// 样本类，存储样本的特征向量和所属簇的编号
class Sample {
public:
    vector<double> features;    // 特征向量
    int cluster;                // 所属簇的编号
};

// 距离计算函数，计算两个样本之间的欧几里得距离
double distance(const Sample& s1, const Sample& s2) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < s1.features.size(); i++) {
        sum += pow(s1.features[i] - s2.features[i], 2);
    }
    return sqrt(sum);
}

// K-Means聚类算法
vector<Sample> kMeans(const vector<Sample>& samples, int k) {
    // 初始化聚类中心，随机选择k个样本作为聚类中心
    vector<Sample> centers;
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        centers.push_back(samples[rand() % samples.size()]);
    }

    // 迭代聚类过程
    bool changed = true;
    while (changed) {
        changed = false;

        // 将样本分配到距离其最近的聚类中心所在的簇中
        for (int i = 0; i < samples.size(); i++) {
            double min_dist = distance(samples[i], centers[0]);
            int min_index = 0;
            for (int j = 1; j < centers.size(); j++) {
                double dist = distance(samples[i], centers[j]);
                if (dist < min_dist) {
                    min_dist = dist;
                    min_index = j;
                }
            }
            if (samples[i].cluster != min_index) {
                samples[i].cluster = min_index;
                changed = true;
            }
        }

        // 重新计算每个簇的聚类中心
        for (int i = 0; i < centers.size(); i++) {
            vector<double> sum(centers[i].features.size(), 0);
            int count = 0;
            for (int j = 0; j < samples.size(); j++) {
                if (samples[j].cluster == i) {
                    for (int k = 0; k < samples[j].features.size(); k++) {
                        sum[k] += samples[j].features[k];
                    }
                    count++;
                }
            }
            if (count > 0) {
                for (int k = 0; k < sum.size(); k++) {
                    centers[i].features[k] = sum[k] / count;
                }
            }
        }
    }

    // 返回聚类结果
    return samples;
}

// K-NN分类算法
string kNN(const vector<Sample>& samples, const vector<string>& feature_names, const vector<string>& class_names, int k, const Sample& unknown_sample) {
    // 计算未知样本与每个训练样本之间的距离
    vector<pair<double, int>> distances;
    for (int i = 0; i < samples.size(); i++) {
        double dist = distance(samples[i], unknown_sample);
        distances.push_back(make_pair(dist, i));
    }

    // 对距离进行排序，选择前k个最近的样本
    sort(distances.begin(), distances.end());

    // 统计前k个最近的样本所属类别的数量
    map<string, int> class_counts;
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        int index = distances[i].second;
        string class_name = class_names[samples[index].cluster];
        if (class_counts.find(class_name) == class_counts.end()) {
            class_counts[class_name] = 1;
        } else {
            class_counts[class_name]++;
        }
    }

    // 找到数量最多的类别
    string max_class_name = "";
    int max_count = 0;
    for (auto it = class_counts.begin(); it != class_counts.end(); it++) {
        if (it->second > max_count) {
            max_count = it->second;
            max_class_name = it->first;
        }
    }

    // 返回分类结果
    return max_class_name;
}

int main() {
    // 读入数据
    int m, n, s;
    cin >> m >> n >> s;
    vector<Sample> samples(m);
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        samples[i].features.resize(n);
        samples[i].cluster = 0;
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            cin >> samples[i].features[j];
        }
    }
    vector<string> feature_names(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> feature_names[i];
    }
    vector<string> class_names;
    if (s > 0) {
        class_names.resize(s);
        for (int i = 0; i < s; i++) {
            cin >> class_names[i];
        }
    }
    int k;
    cin >> k;
    Sample unknown_sample;
    unknown_sample.features.resize(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> unknown_sample.features[i];
    }

    // K-Means聚类
    if (s == 0) {
        vector<Sample> clusters = kMeans(samples, k);
        for (int i = 0; i < clusters.size(); i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                cout << clusters[i].features[j];
                if (j < n - 1) {
                    cout << " ";
                }
            }
            cout << " " << clusters[i].cluster << endl;
        }
    }
    // K-NN分类
    else {
        string class_name = kNN(samples, feature_names, class_names, k, unknown_sample);
        cout << class_name << endl;
    }

    return 0;
}

注意，此代码实现了K-Means聚类和K-NN分类算法的基本功能，但可能需要根据具体需求进行调整和优化。