C语言实现K-means聚类算法详解及代码

在C语言中实现K-means聚类算法涉及以下几个关键步骤和数据结构定义： 1. **数据结构定义**: - `Item` 结构体：用于存储每个样本（或称为“点”），包括两个维度（dimension_1 和 dimension_2）的数据以及对应的簇中心ID（clusterID）。 - `ClusterCenter` 结构体：表示簇中心，包含两个维度（dimension_1 和 dimension_2）的坐标值和一个簇的标识（clusterID）。 2. **预处理和初始化**: - `initial()` 函数：负责初始化数据结构，如分配内存、读取文件中的数据等。 - `readDataFromFile()`：从文件中读取数据，存入 `data` 数组中，并设置数据大小 `data_size`。 3. **算法核心过程**: - **K-means 分配**： - `initial_cluster()`：随机选择 K 个样本作为初始簇中心 (`cluster_center_new`)。 - `calculateDistance_ToOneCenter()` 和 `calculateDistance_ToAllCenter()`：计算每个样本到所有簇中心的距离，确定每个样本属于哪个簇。 - `partition_forOneItem()`：根据样本与最近簇中心的距离，将样本分配给相应的簇。 - **更新簇中心**： - 重新计算每个簇的新质心（平均值）。 - **迭代**： - `main_loop()` 或类似函数：执行 K-means 算法的主要迭代循环，直到达到最大迭代次数（MAX_ROUND_TIME100）或簇中心不再变化为止。 - 检查 `isContinue` 变量，如果满足停止条件（例如，新旧质心之间的差异小于指定阈值），则退出循环。 4. **输出与结果**： - 在算法过程中，可能还需要用到 `printf` 函数来输出中间结果和最终聚类结果。 5. **限制与注意事项**: - 代码示例假设数据是二维的（DIMENSIOM2），但可以根据实际需求扩展到更高维度。 - 使用了 `<math.h>` 库来处理数学运算，如求平方根。 - 代码未包含文件I/O错误处理和用户输入功能，实际应用中可能需要添加这些部分。 通过这个C语言实现的K-means算法，可以对任何二维数据集进行聚类分析，得到紧凑且独立的簇。通过调整参数如最大迭代次数和初始簇中心的选择，可以优化聚类效果。