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C均值算法的原理是什么?
1、C类均值聚类算法（C-meansClustering）是一种基于距离和均值的聚类算法，用于将一组样本数据划分为若干个具有相似特征的类别。感知器（Perceptron）是一种二元分类算法，用于根据给定的输入数据进行分类。
3、将所有数据相加：将所有数据相加。为了更快地进行计算，可以使用加法结合律和分配律，例如： （a+b）+（c+d）=a+b+c+d。将数据个数相加：在计算算术平均数时，需要将数据个数相加。
4、C语言中，并没有专门的求平均数函数。一般都是根据需要自行编写。算法设计：平均数需要先计算一组数的总和，然后除以总个数。
5、添加一个 ***erage.cpp 文件。包含需要用到的各种头文件。输入main函数。定义一个double类型的数组arr[5]。使用 for 循环求出arr数组的平均值。运行程序，输出结果即可。
简述K-均值算法的工作流程?
更新：计算每个簇的中心点，并用新的中心点替换原来的中心点。4，重复：重复上述步骤，直到簇的划分不再发生变化或者达到最大的迭代次数，结束算法。
重复迭代：重复执行步骤2和步骤3，直到所有数据点不再改变聚类或者达到预先设定的迭代次数。在此过程中，如果某个聚类中没有数据点，则需要重新随机选择一个数据点作为该聚类的初始聚类中心。
算法流程 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心。对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类。
k均值聚类算法的过程包括确定聚类数目K、初始化质心、分配数据点到最近的质心、迭代更新质心和分配数据点、输出结果。确定聚类数目K 确定要聚类的数目，即要形成的簇的数量。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
K-Means聚类算法
K-means 聚类算法是一种非监督学习算法，被用于非标签数据（data without defined categories or groups）。该算法使用迭代细化来产生最终结果。算法输入的是集群的数量 K 和数据集。数据集是每个数据点的一组功能。
K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出 。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点，只需要找到在训练集中最近的K个点，用这最近的K个点的类别来决定测试点的类别。
Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心（centroids），移动到其包含成员的平均位置，然后重新划分其内部成员。
K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。
K-Means聚类算法的时间复杂度是O（n×k×t） ，其中n代表数据集中对象的数量，t代表着算法迭代的次数，k代表着簇的数目 。计算复杂度在最坏的情况下为 O（n^（k+2/p），其中n是样本量，p是特征个数。
kmeans聚类算法是将样本聚类成k个簇（cluster）。K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。
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