K-means算法是典型的基于距离（欧式距离、曼哈顿距离）的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。有以下6个点，初始随机选取两个点作为两个簇的簇中心（这里假设选取的是

全网最接地气的C语言野指针介绍，此处对于野指针与空指针知识点做一些简要的介绍，作者实属初学，写博客也是作者学习的一个过程，难免文章中有内容理解不到位或者有不当之处，还请朋友们不吝指正，希望大家多多给予支持，赠人玫瑰，手有余香！文章目录一：野指针1.1 ：野指针的成因2.1 ：规避野指针二：空指针一：野指针概念：野指针就是指向的内存地址是未知的(随机的，不正确的，没有明确限制的)。说明：指针变量也是