K-means聚类C++实现帮助与改进

K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分割成K个簇。以下是C++的K-means聚类实现帮助与改进。

步骤1：输入数据和簇数 输入数据是一个二维向量或矩阵，每个数据点都有一个相应的标签。簇数K是我们希望将数据点分为的类别数。在下面的示例中，输入数据是一个二维向量，簇数为3。

#include<vector>
std::vector<std::vector<float>> data = { {1, 2}, {3, 4}, {5, 6}, {7, 8}, {9, 10}, {11, 12} };
int num_clusters = 3;

步骤2：初始化簇中心点 在K-means聚类中，簇中心点是每个簇数据点的平均值。因此，我们需要首先初始化这些中心点，可以通过从输入数据中随机选择K个点来完成初始化。在下面的示例中，我们通过循环选择前3个数据点作为中心点。

std::vector<std::vector<float>> centroids;
for (int i=0; i<num_clusters; i++)
{
    std::vector<float> c = data[i];
    centroids.push_back(c);
}

步骤3：分配数据点到簇中 将每个数据点分配到与其距离最近的簇中。在下面的示例中，我们定义了一个函数用于计算两个点之间的距离，并使用该函数将每个数据点分配到最接近的簇。

float distance(std::vector<float> a, std::vector<float> b)
{
    float sum = 0.0;
    for (int i