k均值算法_平面上二维点的分类

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1、#include#include#defineN10//N个模式样本#defineK7//欲聚类个数floata[N][2]={{0,0},{3,8},{2,2},{1,1},{5,3},{4,8},{6,3},{5,4},{6,4},{7,5}};//N个样本数据intss[K][N][2]={0};//K类模式每类最多N个模式,第3维代表模式横纵坐标floatoldcenter[K][2];//旧的聚类中心floatnewcenter[K][2];//新的聚类中心intss_nu

2、m[K];//ss[][][]第二维中数据的个数，即某一类中模式个数intflag=1;//迭代结束标志inttimes=0;//迭代次数//*************************************函数声明***********************************voidinit_data();//初始化聚类中心，选择前K个数据作为聚类中心voidclear_array(int*p,intr);//对K个模式内容清零,r为数组大小voidcompute_newcenter();//计算产

3、生新的聚类中心voidis_not_equal();//判断新的聚类中心和以前的聚类中心是否相同，不相同返回1voidchange_center(int*p1,int*p2);//用新的聚类中心替换原来的聚类中心voidprint();//输出结果//*********************************主函数******************************************main(){inti,j,t,h,index;floatdistance[K],temp;init_data()

4、;//选择初始聚类中心while(flag){clear_array(ss,K*N*2);//先对每个类别N个内容清零K*N*2为数组大小clear_array(ss_num,K);//产生新的聚类中心后，对每个类别中的模式个数清零//对N个模式样本判决属于哪一类别中for(i=0;i

5、]-oldcenter[t][1])*(a[i][1]-oldcenter[t][1]));}temp=distance[0];//判断此模式属于哪一类for(h=0;h

6、_num[j]++;break;}}}compute_newcenter();//计算新的聚类中心is_not_equal();//判断新的聚类中心和原来的是否相同if(flag==1)//新的聚类中心和原来的聚类中心不相同{change_center(oldcenter,newcenter);//用新的聚类中心替换原来的聚类中心times++;//每更新一次聚类中心，迭代次数加1}}print();//输出结果}//************************************函数说明**********

7、********************************voidinit_data()//初始化聚类中心，选择前K个数据作为聚类中心{inti;for(i=0;i

8、心voidcompute_newcenter(){inti,j;for(i=0;i