C语言实现聚类K-means算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-05-11 13:41:08 发布
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文章标签： 算法 c语言 聚类
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本文介绍如何使用C语言实现K-means聚类算法，详细解析代码结构，包括点和簇的数据结构，距离计算函数，以及聚类过程。提供了一个样例点集并演示了如何进行聚类，讨论了实际应用中可能需要考虑的停止条件。

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C语言实现聚类K-means算法(附完整源码)

K-means是一种常用的聚类算法，其通过将数据分为k个簇来实现聚类的目标。在该算法中，每个簇由其各自的质心(K个值)表示，它们代表数据点在该簇中的“聚合”位置。同时，算法会根据质心之间的距离将数据点划分到不同的簇中，从而实现聚类的目的。

以下是C语言实现K-means算法的完整源代码及其描述。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
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C语言实现聚类K-means cluster算法(附完整源码)
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02-25 1051
adaline模型实现adaline模型的完整源码（定义，实现，main函数测试） 实现adaline模型的完整源码（定义，实现，main函数测试） #include <assert.h> #include <limits.h> #include <math.h> #include <stdbool.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> /
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09-09 620
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的簇。每个簇内的样本具有相似的特征，而不同簇之间的样本具有差异性。本文将演示如何使用C语言实现K-means聚类算法，并提供相应的源代码。在该函数中，我们首先初始化聚类中心，然后通过迭代的方式进行样本的分配和聚类中心的更新。这就是使用C语言实现K-means聚类算法的方法。通过该算法，我们可以根据样本的特征将其划分为不同的簇，从而实现数据的聚类分析。运行以上代码，将会输出每个样本点所属的簇的信息。结构体来表示样本点的坐标。
聚类算法c语言实现
03-05
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07-05 2472
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C/C++ K-means聚类算法详解及源码
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05-11 8773
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利用C#语言实现K-means聚类算法，过程简单紧凑，中间有详细说明！
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数据挖掘中kmeans算法matlab代码，适合初学者阅读与应用。
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K-means, Matlab, 聚类算法，机器学习 有丰富的注释解释代码含义，并提供了修改思路
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自己写的c语言写的数据挖掘的层次聚类算法，只用于学习交流，请勿转载!!!! # include # include main(){ int num,i,j,t,clear=0,place,count,numb;     //Cnum  //clear变量用于消除合并后的前一个集合书中第144页的第(3)步,count表示目前聚类个数，Cnum表示需要的聚类个数 float distanc
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