//featureArray特征数组, labelArray标号数组，sampleNum样本数, featureNum特征数，class_i_m第i类的聚类中心，class_i_Num第i类的样本数，C个类别 //featureArray是sampleNum*featureNum大小，labelArray是sampleNum大小，class_i_m是featureNum*C大小 用这些参数写一段无监督学习中类别数C自适应的函数代码

好的，这是一段无监督学习中类别数C自适应的函数代码，可以参考：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def adaptive_clustering(featureArray, labelArray, sampleNum, featureNum, C):
    # 初始化聚类中心
    class_m = np.zeros((featureNum, C))
    for i in range(C):
        class_i = featureArray[labelArray == i]
        class_i_m[:, i] = np.mean(class_i, axis=0)
    # 迭代更新聚类中心和类别
    while True:
        # 对每个样本计算最近的聚类中心
        distances = np.zeros((sampleNum, C))
        for i in range(C):
            distances[:, i] = np.sum((featureArray - class_m[:, i])**2, axis=1)
        new_labels = np.argmin(distances, axis=1)
        # 更新聚类中心
        for i in range(C):
            class_i = featureArray[new_labels == i]
            class_i_Num = len(class_i)
            if class_i_Num > 0:
                class_m[:, i] = np.mean(class_i, axis=0)
            else:
                # 如果某个类别没有样本，则重新随机初始化一个聚类中心
                class_m[:, i] = np.random.rand(featureNum)
        # 如果类别不再变化，则停止迭代
        if np.array_equal(new_labels, labelArray):
            break
        else:
            labelArray = new_labels
    # 对每个类别进行KMeans聚类，得到新的类别数
    new_C = 0
    for i in range(C):
        class_i = featureArray[labelArray == i]
        class_i_Num = len(class_i)
        if class_i_Num > 1:
            kmeans = KMeans(n_clusters=min(class_i_Num, 10)).fit(class_i)
            labelArray[labelArray == i] = new_C + kmeans.labels_
            class_m[:, new_C:new_C+kmeans.n_clusters] = kmeans.cluster_centers_.T
            new_C += kmeans.n_clusters
        else:
            labelArray[labelArray == i] = new_C
            class_m[:, new_C] = class_i[0]
            new_C += 1
    return labelArray, class_m, new_C

该函数的输入参数有：

- `featureArray`：特征数组，大小为 `sampleNum*featureNum`；
- `labelArray`：标号数组，大小为 `sampleNum`；
- `sampleNum`：样本数；
- `featureNum`：特征数；
- `C`：类别数。

该函数的输出结果为：

- `labelArray`：更新后的标号数组；
- `class_m`：更新后的聚类中心；
- `new_C`：更新后的类别数。

该函数的实现思路如下：

1. 初始化聚类中心，将每个类别的聚类中心设为该类别的样本的均值。
2. 迭代更新聚类中心和类别，将每个样本分配到距离最近的聚类中心所属的类别中，并根据新的类别重新计算聚类中心。
3. 如果类别不再变化，则停止迭代。
4. 对每个类别进行KMeans聚类，将包含多个样本的类别继续分割，得到新的类别数。

注意：该函数使用了sklearn中的KMeans聚类算法，需要提前安装sklearn库。