K Means聚類演算法的實現（C語言）

最近做了聚類實驗，就寫了下k-means演算法，c語言實現.

實驗給出的資料集比較小,總共有11個：(2, 10), (2, 5), (8, 4), (5, 8), (7, 5), (6, 4), (1, 2), (4, 9), (7, 3), (1, 3), (3, 9)

**執行的聚類結果：

cluster-1： (2, 10),  (5, 8),  (4, 9),  (3, 9)

cluster-2： (8, 4),  (7, 5),  (6, 4),  (7, 3) 

cluster-3： (2, 5),  (1, 2),  (1, 3)

clementine軟體執行結果：

可以看出與軟體執行結果相比**是正確的.

code：

#include #include #include #include #include #define n 11

#define k 3
typedef struct
point;
int center[n]; /// 判斷每個點屬於哪個簇
point point[n] = ,
, ,, ,
, ,, , , 
};point mean[k]; /// 儲存每個簇的中心點
float getdistance(point point1, point point2)
/// 計算每個簇的中心點
void getmean(int center[n])
} tep.x /= count;
tep.y /= count;
mean[i] = tep;
} for(i = 0; i < k; ++i)
}/// 計算平方誤差函式
float gete()
} }return sum;
}/// 把n個點聚類
void cluster()
for(q = 0; q < k; ++q)
}printf("( %.0f, %.0f )\t in cluster-%d\n", point[i].x, point[i].y, center[i] + 1);
} printf("-----------------------------\n");
}int main()
printf("-----------------------------\n");
/* 可以選擇當前時間為隨機數
srand((unsigned int)time(null));
for(i = 0; i < k; ++i)
*/ mean[0].x = point[0].x; /// 初始化k個中心點
mean[0].y = point[0].y;
mean[1].x = point[3].x;
mean[1].y = point[3].y;
mean[2].x = point[6].x;
mean[2].y = point[6].y;
cluster(); /// 第一次根據預設的k個點進行聚類
temp1 = gete(); /// 第一次平方誤差
n++; /// n計算形成最終的簇用了多少次
printf("the e1 is: %f\n\n", temp1);
getmean(center);
cluster();
temp2 = gete(); /// 根據簇形成新的中心點，並計算出平方誤差
n++;
printf("the e2 is: %f\n\n", temp2);
while(fabs(temp2 - temp1) != 0) /// 比較兩次平方誤差 判斷是否相等，不相等繼續迭代
printf("the total number of cluster is: %d\n\n", n); /// 統計出迭代次數
system("pause");
return 0;
}

k means聚類演算法C 實現

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