kmeans聚类算法实例c

根据引用中的k-means算法的源程序代码，我们可以使用该算法来对给定的数据集进行聚类。而根据引用中提供的实验数据集，我们可以使用该数据集来进行k-means聚类算法的实例演示。

下面是使用k-means算法对给定的数据集进行聚类的示例过程：
1. 初始化聚类中心，可以随机选择k个样本作为初始聚类中心。
2. 对每个样本计算其与各个聚类中心的距离，将其划分到距离最近的聚类中心所对应的类别。
3. 更新聚类中心，将每个类别中的样本的均值作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再变化或达到预定的迭代次数。

根据给定的数据集(2, 10), (2, 5), (8, 4), (5, 8), (7, 5), (6, 4), (1, 2), (4, 9), (7, 3), (1, 3), (3, 9)，我们可以按照上述步骤使用k-means算法进行聚类。

具体聚类的结果和中心点的坐标可以根据具体的代码实现和算法参数进行计算。由于代码实现和参数设置不同，所以聚类结果和中心点坐标可能有所差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [k-means算法程序](https://download.csdn.net/download/u011295383/9253019)[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: 50%"]
- *2* [K-Means聚类算法的实现（C语言）](https://blog.csdn.net/triumph92/article/details/41128049)[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: 50%"]
[ .reference_list ]