KMeans聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇。这种算法主要用于无标记数据，其中每个样本通过计算与聚类中心的距离来分配到最近的簇中。以下是一个使用C语言实现的KMeans聚类算法的示例代码：

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#define K 3 // 簇的数量
#define MAX_ITERATIONS 100 // 最大迭代次数
// 数据点结构
typedef struct
  double x;
  double y;
Point;
// 计算欧氏距离
double calculateDistance(Point p1, Point p2) {
  double distance = sqrt(pow(p1.x - p2.x, 2) + pow(p1.y - p2.y, 2));
  return distance;
}
// 初始化聚类中心
void initCentroids(Point *points, Point *centroids) {
  for (int i = 0; i < K; i++) {
    centroids[i] = points[i];
  }
}
// 分配数据点到最近的簇
void assignClusters(Point *points, Point *centroids, int *clusters) {
  for (int i = 0; i < K; i++) {
    clusters[i] = i;
  }
  for (int i = K; i < K; i++) {
    double minDistance = calculateDistance(points[i], centroids[0]);
    int minCluster = 0;
    for (int j = 1; j < K; j++) {
      double distance = calculateDistance(points[i], centroids[j]);
      if (distance < minDistance)
        minDistance = distance;
        minCluster = j;
      
    }
    clusters[i] = minCluster;
  }
}
// 根据簇的平均值更新聚类中心
void updateCentroids(Point *points, int *clusters, Point *centroids) {
  int *counts = (int *)calloc(K, sizeof(int));
  for (int i = 0; i < K; i++) {
    centroids[i].x = 0;
    centroids[i].y = 0;
  }
  for (int i = 0; i < K; i++) {
    int cluster = clusters[i];
    centroids[cluster].x += points[i].x;
    centroids[cluster].y += points[i].y;
    counts[cluster]++;
  }
  for (int i = 0; i < K; i++) {
    centroids[i].x /= counts[i];
    centroids[i].y /= counts[i];
  }
  free(counts);
}
// 执行KMeans聚类算法
void kMeans(Point *points, int *clusters, Point *centroids) {
  int iterations = 0;
  int convergence = 0;
  while (iterations < MAX_ITERATIONS && !convergence) {
    Point *previousCentroids = (Point *)malloc(K * sizeof(Point));
    for (int i = 0; i < K; i++) {
      previousCentroids[i] = centroids[i];
    }
    assignClusters(points, centroids, clusters);
    updateCentroids(points, clusters, centroids);
    convergence = 1;
    for (int i = 0; i < K; i++) {
      if (calculateDistance(previousCentroids[i], centroids[i]) > 0.00001)
        convergence = 0;
        break;
      
    }
    free(previousCentroids);
    iterations++;
  }
}
int main() {
  Point points[] = { 0, 1, 2, 10, 11, 12};
  Point centroids[K];
  int clusters[K];
  initCentroids(points, centroids);
  kMeans(points, clusters, centroids);
  for (int i = 0; i < K; i++) {
    printf("Cluster %d: (%f, %f)\n", i, centroids[i].x, centroids[i].y);
  }
  return 0;
}

上述代码演示了如何使用C语言实现KMeans聚类算法。在此示例中，使用了一个包含6个数据点的简单数据集，并将其分为3个簇。该算法通过迭代计算每个数据点与聚类中心之间的距离，并将其指派到距离最近的簇中。然后根据每个簇的平均值来更新聚类中心，直到达到最大迭代次数或聚合过程收敛为止。最后，代码输出了每个簇的聚类中心。

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