聚类算法实现：K均值聚类算法
K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。在该算法中，我们需要预先指定聚类的数量K，然后通过迭代的方式将数据点分配到不同的聚类中心，直到达到收敛条件为止。本文将详细介绍K均值聚类算法的实现过程，并提供相应的源代码。
首先，我们需要定义一个数据集。假设我们有一个包含N个数据点的二维数据集，可以使用以下代码创建一个随机生成的数据集：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
struct Point