Bimax C语言双聚类实现

C语言双链表操作指南 本指南将深入探讨双链表在C语言中的实现，涵盖以下核心操作： 初始化： 创建一个空的双链表，为后续操作做好准备。 创建： 动态分配内存并插入节点，构建双链表结构。 删除： 根据指定条件移除节点，维护链表的完整性。 查找： 定位特定节点，以便进行后续操作或获取信息。 输出： 遍历链表并打印节点数据，方便观察和调试。 通过学习本指南，您将掌握使用C语言操作双链表的技巧，为构建更复杂的数据结构打下坚实基础。

C 语言写的 CURE 聚类算法源码，还挺有意思的，用来做层次聚类合适。算法是 1998 年就提出的老牌选手了，思路蛮巧妙：不是只靠中心点，而是靠一堆代表点来刻画一个簇的形状，能各种奇奇怪怪的数据分布。代码实现清晰，适合搞高维大数据聚类的同学研究下，是对底层优化感兴趣的朋友，C 语言这块你一定得看。里面像initialize()、build_tree()这种函数用法都典型，调试起来也不算复杂。

DNode.c 文件实现了双链表的常用操作： 创建与销毁双链表 插入节点： 在指定位置插入新的数据节点。 删除节点： 删除指定位置或特定值的节点。 修改节点： 修改指定节点的数据。 查找节点： 根据位置或值查找节点。 判空： 判断链表是否为空。 排序： 对链表进行排序。 按值查找： 查找特定值的节点。 该代码适用于数据结构入门学习者以及小型项目开发中需要使用双链表的场景。

C 语言写的 K-Means 小程序，逻辑清晰，结构也不复杂，挺适合拿来练练手。你要是刚接触聚类算法，或者想看看底层是怎么跑的，这个小程序还挺值得一看。核心流程基本就几个步骤，注释也还算友好，不会太难上手。 K-Means 算法的核心其实就那几个点：随机初始化中心、计算距离、重新分配、再更新中心，循环直到稳定。这个小程序也就是围着这些逻辑来走的。虽然是用C 语言写的，但代码风格偏清爽，不是那种一坨难懂的风格。 实际用的话，可以自己改下输入数据，比如从文件读，或者直接内嵌数组。结构清晰，自己加点功能也不难。像加个可视化模块，或者做成命令行工具，其实都蛮好扩展的。 如果你想看看不同语言的实现对比，

模糊 C 均值聚类的 MATLAB 实现还挺适合入门和进阶的你玩一玩。核心是 FCM 这个老牌算法，多说话人识别那种边界模糊的数据还挺拿手。代码结构清晰，逻辑不绕，直接跑一遍你就能明白个七七八八。 FCM 的核心思想其实就是让一个样本不只属于某一类，而是多个类都有点关系——嗯，挺人性化的，现实哪有那么清清楚楚的分类嘛。 MATLAB 在搞数值计算这块儿还蛮强，FCM 这种数学味儿重的算法放进去刚刚好。代码里U矩阵和mu中心的更新逻辑，推荐你重点看看。模糊指数m和聚类数c选得好，聚得又快又稳。 举个应用例子，如果你在做语音识别、说话人聚类那类项目，丢几个MFCC进去跑跑，就能把说话人的风格特征挖

使用C语言实现了学生信息管理 提供添加、修改、删除学生信息的功能 支持查询、统计学生成绩信息 可按学号、姓名、成绩等条件过滤搜索

链式结构的代码实现，讲得还挺细。C 语言写的，结构体部分简单清晰，pHeader两种方式都列出来了，适合你刚上手数据结构时参考。要是你常分不清带头结点和不带头结点的差别，这篇能帮你理顺思路，顺便养成规范写法的习惯。

K 均值（K-means）算法是一种挺基础的聚类算法，它通过将数据分成 K 个类别来找出数据的潜在结构。它的过程简单，是通过随机或特定策略选取 K 个初始中心点，通过迭代不断调整每个数据点的归属，直到聚类结果稳定为止。这里分享的这个 C++实现的简单聚类器，能帮你快速用 K-means 算法来对数据进行分类。其实，算法的核心逻辑并不复杂，关键是如何选择合适的初始点和 K 值。至于数据的预，像归一化啥的也是重要的，能让聚类效果更准确。如果你刚接触聚类算法，这个项目挺适合你入门的，操作起来简单，效果也还不错。，如果你想要更复杂的聚类方法，像 DBSCAN 之类的算法也可以尝试。

模糊 C 均值聚类的 MATLAB 实现，功能还挺全的，打包了 10 个函数，适合搞聚类的朋友直接上手。尤其你要那种数据边界模糊、不太好一刀切的分类问题，用Fuzzy C-Means就比 K 均值更合适。这个资源的代码结构也比较清晰，变量命名还不错，不至于看不懂。 里面的核心函数像fcm.m、initfcm.m、distfcm.m这些，基本都是围绕聚类中心更新、隶属度矩阵迭代来的，跑一套流程也就几秒，效率还行。你想换数据格式、加点可视化，都比较容易扩展。 如果你想搞清楚原理，也可以顺着这些函数调试看。对了，FCM在图像分割、医疗数据里挺常见的，这套实现放在那种项目里也能用。 顺手也给你贴几个相