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k-means算法用于多维数据的聚类。

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简介：
k-means算法在C++语言中的多维聚类实现，旨在通过迭代优化算法，将数据集划分成若干个簇，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。该方法利用平方误差和作为衡量簇内数据点相似度的指标，并通过不断调整簇中心的位置来最小化总误差。 这种实现方式能够有效地处理大规模数据集，并提供了一种灵活的聚类解决方案。

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