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kmeans算法的C语言实现

2023-09-26 06:11:34 深夜i -- --

kmeans算法 C语言实现

K-Means算法是一种基于聚类的机器学习算法，用于将一组数据点划分为K个互不相交的簇。它是一种常用的无监督学习方法，可以帮助我们发现数据中的模式和结构。

在本文中，我们将展示K-Means算法的C语言实现。下面是算法的步骤：

1. 首先，我们需要定义K，并初始化K个中心点。这些中心点可以随机选择，或者根据已有数据点进行初始化。

2. 接下来，我们将每个数据点分配到距离其最近的中心点所属的簇。这是通过计算数据点与每个中心点之间的距离来实现的。

3. 然后，我们更新每个簇的中心点，将其设置为该簇内所有数据点的平均值。

4. 重复步骤2和3，直到簇的分配不再发生变化或达到定义的迭代次数。

下面是K-Means算法的C语言实现的代码示例：


#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define NUM_POINTS 10
#define NUM_CLUSTERS 2
#define MAX_ITERATIONS 100
typedef struct
  double x;
  double y;
Point;
typedef struct {
  int num_points;
  Point *points;
} Cluster;
double euclidean_distance(Point p1, Point p2) {
  return sqrt(pow(p2.x - p1.x, 2) + pow(p2.y - p1.y, 2));
}
int find_nearest_cluster(Point point, Cluster *clusters) {
  double min_distance = INFINITY;
  int nearest_cluster_index = 0;
  
  for (int i = 0; i < NUM_CLUSTERS; i++) {
    double distance = euclidean_distance(point, clusters[i].points[0]);
    
    if (distance < min_distance)
      min_distance = distance;
      nearest_cluster_index = i;
    
  }
  
  return nearest_cluster_index;
}
void update_cluster_centers(Cluster *clusters) {
  for (int i = 0; i < NUM_CLUSTERS; i++) {
    double sum_x = 0.0;
    double sum_y = 0.0;
    
    for (int j = 0; j < clusters[i].num_points; j++) {
      sum_x += clusters[i].points[j].x;
      sum_y += clusters[i].points[j].y;
    }
    
    clusters[i].points[0].x = sum_x / clusters[i].num_points;
    clusters[i].points[0].y = sum_y / clusters[i].num_points;
  }
}
void kmeans(Point *points, Cluster *clusters) {
  int iterations = 0;
  int has_changed = 1;
  
  while (has_changed && iterations < MAX_ITERATIONS) {
    has_changed = 0;
    
    for (int i = 0; i < NUM_POINTS; i++) {
      int nearest_cluster = find_nearest_cluster(points[i], clusters);
      
      if (clusters[nearest_cluster].num_points == 0 || clusters[nearest_cluster].points[0].x != points[i].x || clusters[nearest_cluster].points[0].y != points[i].y)
        has_changed = 1;
      
      
      clusters[nearest_cluster].points[clusters[nearest_cluster].num_points++] = points[i];
    }
    
    update_cluster_centers(clusters);
    
    iterations++;
  }
}
int main() {
  Point *points = malloc(NUM_POINTS * sizeof(Point));
  Cluster *clusters = malloc(NUM_CLUSTERS * sizeof(Cluster));
  
  // Initialize points with some data
  
  // Initialize clusters with random centers
  
  kmeans(points, clusters);
  
  // Print the results
  
  free(points);
  free(clusters);
  
  return 0;
}

上述代码是一个简单的K-Means算法的C语言实现。它通过计算数据点之间的欧几里得距离来确定数据点所属的簇，然后更新每个簇的中心点。最后，重复这个过程，直到达到指定的迭代次数或簇的分配不再发生变化。

这个实现可以作为K-Means算法的起点，在实际应用中可以根据具体需求进行优化和改进。通过使用该实现，我们可以将数据点划分为K个簇，并从中发现数据的模式和结构，从而实现更深入的数据分析和洞察。

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