k-mean演算法是一種聚類演算法。他的優化目標是
我們使用座標下降法，對uk求導數為0得到uk = 1/m*∑（xi）,xi明顯是標記為最近的中心點是函式最小化，不斷迭代直到收斂。
問題是，演算法開始時我們先要指定分類數k，這是乙個不確定的數。我採取的做法是不斷嘗試k，取輪廓係數最小的k為最優k。
輪廓係數為
還有個問題是初始化中心點，這裡我採用k-mean++的方法。
先從我們的資料庫隨機挑個隨機點當「種子點」
對於每個點，我們都計算其和最近的乙個「種子點」的距離d(x)並儲存在乙個陣列裡，然後把這些距離加起來得到sum(d(x))。
然後，再取乙個隨機值，用權重的方式來取計算下乙個「種子點」。這個演算法的實現是，先取乙個能落在sum(d(x))中的隨機值random，然後用random -= d(x)，直到其<=0，此時的點就是下乙個「種子點」。
重複2和3直到k個聚類中心被選出。
在執行過程中發現了乙個問題，在迭代過程中有一類沒有吸收到乙個資料，詢問之後發現可能是初始中心點選的不好，當遇到這種情況，我會重新開始聚類。
下面給出**。
#include#include#include#include#include#include#includeusing namespace std;
#define maxn 111
#define inf 111111111
#define eps 1e-2
int belong[maxn],num[maxn];
double a[maxn],b[maxn],center[maxn][maxn];
int x[maxn][maxn];
int n,m;
void k_mean_add(int kk)
belong[i] = index;
num[index]++;
} memset(center,0,sizeof(center));
for(int i = 1;i<=kk;i++)
{ int flag = 0;
for(int j = 0;j
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