K-Means聚类算法的C++实现

K-Means聚类算法的C++实现

K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。每个簇由其内部的数据点组成，这些数据点在特征空间中彼此相似。本文将介绍如何使用C++实现K-Means聚类算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要定义数据点的特征和簇的中心点。在这个示例中，我们将使用二维平面上的点作为数据点的特征，每个点由其X和Y坐标表示。簇的中心点也具有相同的X和Y坐标。

下面是一个简单的C++结构体定义，用于表示数据点和簇的中心点：

struct Point {
   
   
    double x;
    double y;
};

struct Cluster