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// ***** 定义结构体和类 ***** 
struct aCluster { 
   double       *Center; 
   int          *Member;             //属于该聚类的样本列表 
   int          NumMembers; 
}; 
 
struct aVector { 
   double       *Center; 
   int          Size; 
}; 
 
class CKmeans { 
public: 
   double       *Pattern;             //当作一个二位数组使用，行代表样本，列代表该样本的特征向量 
   aCluster     *Cluster;             // 存储各聚类信息 
   int          NumPatterns;          // 样本数量 
   int          SizeVector;           // 特征向量维度 
   int          NumClusters;          // 聚类数目 
   void         DistributeSamples();  // K-means 步骤二，分布训练样本 
   int          CalcNewClustCenters();// K-means 步骤三，计算新的聚类中心 
   double       EucNorm(int, int);    // 计算出当前向量和聚类中心的欧式距离 
   int          FindClosestCluster(int); //计算出欧氏距离，并寻找出离当前向量距离最近的聚类中心 
public: 
 //  CKmeans(); 
   int LoadPatterns(char *fname);      // 读取样本数据 
   void InitClusters();                // K-means步骤一，初始化聚类中心 
   void RunKMeans();                   // K-means算法总体流程控制 
   void ShowCenters(); 
}; 
 
// FUNCTION PROTOTYPES 
 
 
// DEFINES 
#define         SUCCESS         1 
#define         FAILURE         0 
#define         TRUE            1 
#define         FALSE           0 
 
 
void CKmeans::ShowCenters(){ 
int i,j; 
for (i=0; i