C/C++ K-means聚类算法详解及源码

K-means聚类算法是一种用于将数据集划分为K个不相交的簇的迭代算法。该算法的基本思想是根据数据点之间的距离将它们划分为不同的簇，每个簇都有一个中心点，称为质心。算法的目标是最小化所有数据点与所属簇质心的距离之和。

具体步骤如下：

1. 随机选择K个数据点作为初始质心。
2. 计算所有数据点与质心的距离，并将每个数据点分配到最近的质心所属的簇。
3. 更新每个簇的质心，计算每个簇数据点的平均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇分配不再改变或者达到最大迭代次数。

K-means聚类算法的优点包括：

1. 简单而高效，适用于大规模数据集。
2. 可以发现凸形状的簇。
3. 对于大多数数据集，K-means算法通常是有效的。

K-means聚类算法的缺点包括：

1. 需要事先指定簇的个数K，但实际上该值通常是未知的。
2. 对于非凸形状的簇，K-means算法可能无法正常工作。
3. 对于异常值（outliers）敏感，异常值可能会导致簇的偏移。
4. 初始质心的选择对结果具有重要影响，较差的初始质心可能导致结果不稳定。

以下是使用C语言实现K-means聚类算法的一个简单示例：