K-MEANS聚类算法实现示例与数据库应用

K-MEANS聚类算法是一种常用的无监督机器学习方法，其目的是将数据集划分为预设数量（k）的簇，每个簇内的数据对象相似度较高，而不同簇之间的对象差异较大。在C#编程环境中，这个实现展示了如何在一个Windows Forms应用程序中操作K-MEANS算法。以下是关键步骤的详细解释： 1. **初始化连接**： 首先，程序创建了一个SqlConnection对象，用于连接到数据库（localhost、sa 用户名、123 密码，以及名为 Stu_info 的数据库）。这在此上下文中可能并非K-MEANS聚类的核心部分，但可能是数据获取或预处理阶段的一部分。 2. **用户输入与参数设置**： 原始代码中有一个`textBox2`用于输入期望簇的数目，但在实际实现中，这里省略了获取用户输入的部分。在实际应用中，用户可能需要提供簇的数量（如 int k = 3），这将作为K-MEANS算法的迭代次数。 3. **数据准备**： 使用一个名为`points`的自定义类（假设它包含x和y坐标属性）来表示数据点。在这个例子中，创建了一个List<points>，包含了8个数据点，每个点具有两个维度的坐标值。这些数据点会作为聚类的基础。 4. **初始化聚类中心**： `centers`数组用于存储k个簇的中心点，它们是初始时根据数据点随机选择的。在这个示例中，硬编码了k=3，然后初始化了3个随机的`points`实例作为初始中心。 5. **K-MEANS算法的核心步骤**： - **分配数据点到最近的簇**：对于每个数据点，计算其与所有中心点的距离，将其分配到距离最近的簇。 - **更新簇的中心**：重新计算每个簇内所有数据点的平均值，更新簇的中心点。 - **重复迭代**：直到簇不再变化或达到预设的迭代次数（在这里没有显示具体迭代过程，通常会循环执行上述两步直到收敛条件满足，如簇中心的位置不再显著改变）。 6. **结果存储**： `clusters`数组用于记录每个数据点所属的簇，使用字符串数组是因为簇索引需要被存储。然而，这里并未实现数据点到簇的映射。 在实际项目中，完整实现K-MEANS聚类算法还需要包括数据预处理（如标准化、异常值处理等）、可视化结果（如使用散点图展示聚类结果）以及算法的主循环，确保正确地更新簇中心并终止条件。这段代码只是展示了算法的一个简化版本，用于教学或演示目的。