C语言实现K-Means算法

C语言实现K-Means算法 该资源主要介绍了C语言实现K-Means算法的详细过程，从聚类和聚类算法的概念介绍开始，然后详细讲解了K-Means算法的实现步骤，最后使用C语言实现了K-Means算法，并对该算法进行了测试。 聚类和聚类算法是数据挖掘领域的重要部分，聚类就是将数据对象划分成若干个类，在同一个类中的对象具有较高的相似度，而不同的类相似度较小。聚类算法将数据集合进行划分，分成彼此相互联系的若干类，以此实现对数据的深入分析和数据价值挖掘的初步处理阶段。 K-Means算法是最常用的聚类算法之一，其主要思想是基于对数据集合的划分，把N个数据对象划分成K个类，使每个类中的数据点到该聚类中心的距离平方和最小。该算法的实现步骤包括： 1. 通过文件输入N个数据点，并选取其中K（K<N）个数据点作为初始聚类中心； 2. 对剩余的数据点分别计算到各个聚类聚点中心的欧氏距离，并将该点划分到最近的类中； 3. 重新计算各个聚类的聚点中心； 4. 与之前的聚类中心比较，如果聚类中心发生变化，转到（2），否则结束迭代并输出结果。 在C语言实现K-Means算法时，使用了Vector容器来存储数据，以便动态增长和遍历数据点。算法的实现思路是通过迭代的思想来求解K个聚类的中心。指定聚类的具体个数K，初试状态的K个聚类中心由输入文件的前K个数据点来指定。然后，在每一次迭代中，计算各个点到K个聚类中心坐标的欧氏距离，并选择距离最近的一个聚类，用该聚类的名称标识当前数据点。当所有数据点遍历完后，计算划分到每个聚类中所有数据点X与Y的均值，并将该均值与前一次聚类中心点的坐标相比较。当X与Y的误差小于或者等于1e-6时，则结束迭代并输出收敛后的K歌聚类的中心坐标。 在实现K-Means算法时，定义了结构体类型Point来存储数据点坐标、所在聚类、与聚类中心距离。然后，定义了变量和函数，包括字符串转换函数、读入数据函数、初始化数据集合函数、计算各个数据点距离聚点中心的欧氏距离的函数、将各个点划分到相应类的函数等。 该资源提供了C语言实现K-Means算法的详细过程和实现思路，具有很高的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。