关于模式识别C语言的K均值算法

首先产生100个大于-20小于50的随机数,存于数组X[100]中。然后产生三个不相同的初始聚类中心存在W[3]中,算出每个样本离哪个聚类中心最近就将对应的系数1存入d[i][j]中i为对应的类,j为第几个样本数,对应其他两类的d[i][j]为0。然后进行聚类修正,将对应的样本与对应的d[i][j]相乘然后取平均,即除以这类中多少个样本数。计算误差,将上面算得的结果与上次的聚类中心比较,求总和,即把所得的三个新的聚类中心与旧的聚类中心分别求距离,然后求和为E,如果E