写一段确定K-means的初始标号的C++代码

以下是一段用于确定K-means初始标号的C++代码：

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

// 用于生成随机数的函数
int random(int min, int max) {
    static bool first = true;
    if (first) {
        srand(time(NULL));
        first = false;
    }
    return min + rand() % ((max - min) + 1);
}

// 用于确定初始聚类中心的函数
vector<int> initialCenters(int k, int n) {
    vector<int> centers;
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        int center = random(0, n-1);
        if (find(centers.begin(), centers.end(), center) != centers.end()) {
            i--;
        } else {
            centers.push_back(center);
        }
    }
    return centers;
}

// 测试代码
int main() {
    int k = 3;
    int n = 10;
    vector<int> centers = initialCenters(k, n);
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        cout << "Center " << i << ": " << centers[i] << endl;
    }
    return 0;
}

这段代码中，我们使用了`initialCenters`函数来确定初始聚类中心。该函数接收两个参数：`k`表示聚类中心的数量，`n`表示样本数量。函数返回一个包含`k`个随机整数的向量，这些整数在`0`到`n-1`之间。我们使用`random`函数来生成随机整数，使用`find`函数来检查向量中是否已经存在了相同的随机数。

在测试代码中，我们使用了`initialCenters`函数来确定三个初始聚类中心。然后我们输出了每个聚类中心的索引。