k-means聚类算法详解与C语言实现

k均值聚类算法（k-means）是一种常用的无监督机器学习方法，用于数据集的分群或聚类。它基于迭代过程，将观测数据分为K个不同的簇，每个簇由一个中心点（质心）代表，目的是使得簇内的数据点与中心点的距离之和最小。该算法通常用于数据分析、市场细分和图像分割等领域。 在C语言代码片段中，我们可以看到以下几个关键步骤： 1. 定义变量：`N` 表示数据集的大小，`K` 表示簇的数量，`CenterIndex` 存储每个簇的中心索引，`Center` 和 `CenterCopy` 分别表示原始和复制的中心点，`AllData` 存储所有数据，`Cluster` 用于存放每个簇中的元素，`Top` 是每个簇中元素数量的指针。 2. 函数 `CreateRandomArray` 用于生成初始的K个簇中心点，通过随机选择未被占用的数据点，确保簇中心点的多样性。 3. `getIndex` 函数计算一个新数据点应该归属到哪个簇，通过比较新点与当前簇中心点的距离，选择距离最近的簇。 4. `CopyCenter` 函数用于复制当前簇的中心点，可能在更新中心点后进行备份。 5. `InitCenter` 函数初始化簇中心点：首先随机选择K个数据点作为初始中心，然后根据这些中心点计算每个簇的真实中心值，并将这些值存储在 `Center` 数组中。 6. `AddToCluster` 函数将新的数据点 `value` 添加到对应的簇中，通过 `GetIndex` 获取簇的索引，并更新 `Cluster` 数组。 整个算法的主要流程是： 1. 初始化簇中心。 2. 遍历所有数据点，将其分配到最近的簇。 3. 更新每个簇的中心点，通常是簇内所有数据点的平均值。 4. 重复步骤2和3，直到簇中心不再改变或者达到预设的最大迭代次数。 k-means算法的关键在于它的简单性和效率，但其缺点是对于非凸形状的簇效果不佳，且对初始中心点的选择敏感。在实际应用中，可能需要多次运行算法并选择最佳结果，或者尝试其他优化策略如DBSCAN、谱聚类等。