C++实现K-means算法：NBA后卫球员聚类分析

本篇文档主要介绍了如何使用C++语言实现K-means聚类算法对篮球运动员（具体案例为后卫）的数据进行分类，目的是为了熟悉数据挖掘中的关联规则挖掘方法。实验内容包括以下几个关键部分： 1. **算法介绍**： K-means算法是一种无监督学习的聚类方法，用于将数据集划分为多个相互独立的簇。算法步骤如下： - 初始化：随机选取K个初始聚类中心（种子点），这里K值设定为2。 - 分配：计算每个数据点到所有种子点的距离，将数据点分配到最近的聚类中心。 - 更新：根据分配的新聚类中心位置，重新计算每个聚类的中心点。 - 重复上述步骤直到聚类中心不再改变，或者达到预设的迭代次数。 2. **实验内容**： 实验涉及的特征包括球员的命中率、三分命中率、罚球命中率、篮板、助攻、抢断、盖帽、失误和犯规等统计数据。以科比-布莱恩特、詹姆斯-哈登等著名球员为例，数据被格式化为：姓名、篮板、助攻和得分。 3. **代码实现**： 代码片段展示了实验的初步框架，如头文件引入（`stdio.h`、`stdlib.h`、`unistd.h` 和 `math.h`），以及定义常量（如文件路径、测量最大值和缓冲区）。 4. **实验过程**： 包括必要的编程导入语句，例如`#define`指令用于设置变量和常量。在这个阶段，可能涉及到数据预处理（如标准化数据）、读取数据文件（假设在`./data_main`路径下）以及实现K-means算法的核心函数，如计算距离、分配数据点和更新聚类中心。 总结来说，本文档是关于利用C++编程语言实现K-means算法来对NBA篮球运动员（后卫）的数据进行聚类分析，通过实际操作步骤展示了如何将球员的各项统计指标转换成数值，然后通过编程实现算法，最终对球员进行分类。这个过程既锻炼了编程技能，也深入理解了数据挖掘中的K-means算法原理。