C语言实现K-means聚类算法

“K-means聚类算法是数据挖掘中的一个常用方法，用于将数据集划分为K个不同的类别或簇。这个C语言实现的K-means算法能够处理任意维度的数据，并能防止生成空簇。算法的核心包括初始化质心、分配数据点到最近的质心、更新质心等步骤。” K-means聚类算法是一种迭代的无监督学习方法，其主要目标是通过最小化簇内的平方误差和来划分数据。以下是该算法的关键步骤： 1. **初始化质心**：首先，需要选择K个初始质心。在这个C代码中，通过`CreateRandomArray`函数随机从数据集中选取K个不重复的索引作为初始质心。这一步确保了每个质心都代表数据集中的一个点。 2. **分配数据点**：然后，根据每个数据点与质心之间的欧氏距离，将数据点分配到最近的簇。`GetIndex`函数用于计算数据点与质心之间的距离并返回最近质心的索引。 3. **更新质心**：在所有数据点被分配后，计算每个簇的新质心，新质心是该簇内所有数据点的几何中心。这个过程会不断迭代，直到质心不再显著变化或者达到预设的最大迭代次数。在C代码中，`CopyCenter`函数用于保存当前质心的副本，以便比较下一次迭代的质心变化。 4. **防止空簇**：为了防止生成空簇，算法在选取初始质心时会检查重复，确保每个质心都对应一个实际的数据点。如果随机生成的质心与已选的质心相同，那么会重新生成。 5. **数据结构**：在代码中，`AllData`存储所有数据点，`Center`和`CenterCopy`分别存储当前质心和质心副本，`Cluster`是一个二维数组，用于存储属于每个簇的数据点，`Top`数组记录每个簇的大小，同时也用作处理过程中的栈。 6. **循环迭代**：算法会重复执行分配和更新质心的步骤，直到满足停止条件（如质心变化小于某个阈值或达到最大迭代次数）。每次迭代后，`InitCenter`函数会被调用来重新初始化质心，但这里没有显示完整的代码，所以可能需要额外的逻辑来判断何时停止迭代。 7. **优化技巧**：为了提高效率，通常会在每次迭代前备份质心（`CenterCopy`），这样可以在更新质心后比较与之前版本的差异，判断是否达到收敛。 8. **适用场景**：K-means算法广泛应用于市场细分、图像分割、文档分类等多种领域，尤其适合处理大规模数据集，因为它的计算复杂度相对较低。 9. **局限性**：尽管K-means算法简单且高效，但它有一些局限性，如对初始质心敏感、对异常值敏感以及需要预先设定簇的数量K。在实际应用中，可能需要结合其他方法（如K-means++)来改进初始质心的选择，或者使用DBSCAN等其他聚类算法来克服这些局限。