C语言实现K-means聚类算法

C语言实现K-means聚类算法

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。

算法步骤：

1. 初始化：随机选择K个样本作为初始聚类中心。
2. 分配样本：对于每个样本，计算其与每个聚类中心的距离，并将其分配到距离最近的簇。
3. 更新聚类中心：对于每个簇，计算其内部样本的均值，将该均值作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

下面是使用C语言实现K-means算法的源代码：

#include <stdio.h>
#includ