C语言实现K-means算法详解及代码

"C语言实现K-means聚类算法的代码示例" 在数据挖掘和机器学习领域，K-means算法是一种广泛应用的无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组成不同的类别（或称为簇）。它的核心思想是通过迭代优化，使得同一簇内的对象彼此接近，而不同簇的对象相距较远。本资源提供了一个用C语言实现的K-means算法代码，适合对C语言编程和机器学习感兴趣的开发者参考。 K-means算法的基本步骤如下： 1. 初始化：随机选择K个样本作为初始质心（centroid）。在这个C语言实现中，`initial()` 函数可能负责这一部分，它会设置`ClusterCenter`结构体数组`cluster_center_new`来存储质心坐标。 2. 距离计算：对剩余的每个样本，计算其到所有质心的距离。`calculateDistance_ToOneCenter()`函数用于计算单个样本到特定质心的距离，而`calculateDistance_ToAllCenters()`可能用于计算所有样本到所有质心的距离。 3. 分配样本：根据距离，将每个样本分配到最近的质心所在的簇。`data`结构体数组中的`clusterID`字段将被用来记录每个样本所属的簇。 4. 更新质心：重新计算每个簇的质心，即簇内所有样本的均值。这个过程在`initial_cluster()`函数中执行，可能会更新`cluster_center_new`中的质心坐标。 5. 终止条件：如果新的质心与旧的质心之间的差异小于某个阈值，或者达到最大迭代次数（`MAX_ROUND_TIME`），则算法停止。`isContinue`变量可能用于控制迭代是否继续。 在C语言实现中，定义了`Item`结构体表示数据点，包含两维数据（`dimension_1`和`dimension_2`）和对应的簇ID（`clusterID`）。同时，定义了`ClusterCenter`结构体来存储质心信息，包括两维坐标和质心ID。 `readDataFromFile()`函数用于从文件读取数据并存储到`data`数组中。`data_size`记录数据点的数量，`filename`用于指定输入文件，`cluster_count`表示簇的数量。 这个C语言实现的K-means算法虽然简单，但能有效地演示如何在低级语言中处理聚类问题。开发者可以根据自己的需求进行扩展，例如处理更高维度的数据、添加更灵活的终止条件，或者优化距离计算的效率。