原理网上很多，我随便找两篇作为参考：
原理介绍计算法实现：http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8243404
算法质量提高分析：http://blog.csdn.net/suibianshen2012/article/details/51584537

代码里写了很多注释，就不解释了

#include<iostream>
using namespace std;
#include<cmath>
#include<iomanip>
#include<fstream>
#include<cstdlib>
#include<conio.h>
ifstream fin;   //输入文件
ofstream fout1; //输出文件                                          
ofstream fout2;
ofstream fout3; 
ofstream fout4; 

const int maxDataNum=200;//可处理的最大数据量，可自己设置
const int K=3;//数据需要分成多少类
int dataNum;//实际数据的个数
const int dimension=4;//维度，数据的维数

double data[maxDataNum][dimension];//存放样本数据的数组，maxDataNum表示取得最大数据量，dimension表示每个数据的维数
double OldKMeans[K][dimension];//用于存放老聚类中心
double NewKMeans[K][dimension];//用于存放新聚类中心
double TempDist[K];//临时存放与每个聚类中心的距离
double TempNum[K];//每次聚类时每个聚类中心包含的最终数据个数，每次初始化为1
int index[maxDataNum];//保存每个数据属于哪个分类

void getDateNum()//从数据库中获取数据
{
    fin.open("iris.txt",ios::in);                       //打开输入文件
    dataNum = 0;                                        //读取的样本点的数目，最大为maxDataNum
    while(!fin.eof() && dataNum<maxDataNum)             //读入数据
    {   
        for(int i=0;i<dimension;i++){
            fin>>data[dataNum][i];
        }
        dataNum++;
    }
    fin.close();

}

double CalcDist(double a[dimension],double b[dimension])                //计算两点之间的距离的平方（欧氏距离的平方）
{                                                       //由于距离之间的比较等同于距离平方的比较，这里只需算出距离的平方
    double t=0;
    for(int i=0;i<dimension;i++){
        t+=(a[i]-b[i])*(a[i]-b[i]);
    }

    return t;
}

int getMin(double TempDist[K])//返回数组最小值所在的下标
{   
    int sign=0;
    for(int i=1;i<K;i++){   
        if(TempDist[i]<TempDist[sign])
            sign=i;

    }   
    return sign;
}

double getMinValue(int a,double array[])//返回数组最小值
{   
    double temp=array[0];
    for(int i=1;i<a;i++){   
        if(array[i]<temp)
            temp=array[i];

    }   
    return temp;
}

void getNewKmeans(double data[maxDataNum][dimension],double OldKMeans[K][dimension])//求聚类中心，存放在NewKMeans里
{
    int sign;   //记录当前数据属于哪个聚类中心
    for(int q=0;q<K;q++){//每次聚类前初始化，用于记录每个聚类中心包含多少个数据
        TempNum[q]=0;
    }

    for(int i=0;i<dataNum;i++){//每个数据分别于聚类中心进行计算，判断该数据属于哪个聚类中心

        for(int j=0;j<K;j++){//计算数据与每个聚类中心的距离，存放在TempDist中
            TempDist[j]=CalcDist(data[i],OldKMeans[j]);
        }

        sign=getMin(TempDist);//返回最小距离所对应的下标，也就是该数据属于哪个聚类中心
        TempNum[sign]++;//第sign个聚类中心包含的数据+1
        index[i]=sign;//标记第i个数据属于第几个聚类中心

        for(int k=0;k<dimension;k++){//将每个聚类中心的数据求和
            NewKMeans[sign][k]+=data[i][k];
        }   
    }

    for(int j=0;j<K;j++){//取平均值

        for(int n=0;n<dimension;n++){//先减去原来的聚类中心，因为最开始New等于Old，所以就是减去Old，那就仅是数据了
            NewKMeans[j][n]-=OldKMeans[j][n];
        }
        for(int k=0;k<dimension;k++){
            NewKMeans[j][k]/=TempNum[j];//除以每个聚类中心所包含的数据个数，得出平均值
        }

    }

}

bool Compare(double OldKMeans[K][dimension],double NewKMeans[K][dimension])         //比较新旧聚类中心是否相等
{
    for(int i=0; i<K; i++)
     for (int j = 0; j<dimension; j++)
         if (fabs(OldKMeans[i][j]-NewKMeans[i][j])>1e-6)//该误差和数据有关
         {
             return false;
         }
    return true;
}

void initialize()//初始化聚类中心
{

    for(int g=0;g<dimension;g++){//选第一个点初始化第一个聚类中心
        NewKMeans[0][g]=data[0][g]; 
    }

    int next=1;//记录现在已经初始化了多少个聚类中心,上面已经初始化了一个，所以这里初始化为1
    int sign[K-1];//记录初始聚类中心位于原始数据data数组中的下标
    double dist=0;//记录数据与前面已经找到的聚类中心的距离的最小中的最大的那个（有点绕），见参考文章
    double temp[K-1];//记录某一个数据与前面已经找到的聚类中心的距离
    while(next<K){//该算法就是参考第二篇博文写的，感谢分享
        for(int j=1;j<dataNum;j++){

            for(int i=0;i<next;i++){
                temp[i]=CalcDist(NewKMeans[i],data[j]);
            }
            double b=getMinValue(next,temp);
            if(dist<getMinValue(next,temp)){
                sign[next-1]=j;
                dist=b;
            }   
        }

        int a=sign[next-1];
        cout<<a<<endl;
        for(int k=0;k<dimension;k++){
            NewKMeans[next][k]=data[a][k];  
        }
        next++;
        dist=0;
    }
}


void main()

{
    getDateNum();//获取数据

    initialize();//初始化聚类中心


    int mask=0;//记录迭代次数
    do{ //进行聚类

        mask++;

        for(int i=0;i<K;i++){  //将新聚类中心的值赋值给旧聚类中心
            for(int j=0;j<dimension;j++){
                OldKMeans[i][j]=NewKMeans[i][j];    
            }
        }
        cout<<endl;

        getNewKmeans(data,OldKMeans);//求新聚类中心

    }while(!Compare(OldKMeans,NewKMeans) && mask<100);//当新旧聚类中心相等（一定误差）时退出

    //计算正确率
    double accuracy0=0;//记录分类的正确率
    double accuracy1=0;
    double accuracy2=0;
    for(int h=0;h<dataNum;){
        while(h<50){
            if(index[h]==0)//这里的0 1 2和取得初始聚类中心有关
                accuracy0++;
            h++;
        }
        while(h<100){
            if(index[h]==2)
                accuracy1++;
            h++;
        }

        while(h<150){
            if(index[h]==1)
                accuracy2++;
            h++;
        }
    }

    double result=(accuracy0+accuracy1+accuracy2)/150;//这是总正确率
    accuracy0=accuracy0/50;//这是每一部分的正确率
    accuracy1=accuracy1/50;
    accuracy2=accuracy2/50;

    //输出相关数据
    cout<<"训练数据个数："<<dataNum<<endl;
    cout<<"迭代次数："<<mask<<endl;
    cout<<"三个聚类中心的正确率分别为："<<setprecision(2)<<fixed<<accuracy0<<" "<<accuracy1<<" "<<accuracy2<<endl;

    for(int i=0;i<K;i++){  //打印最终聚类中心
        cout<<"第"<<i+1<<"个聚类中心："<<endl;
        for(int j=0;j<dimension;j++){
            cout<<NewKMeans[i][j]<<" "; 
        }
        cout<<endl;
    }

    //以下为把数据分类后分成K个TXT文档存储
    /*
    fout1.open("K1.txt",ios::out);
    fout2.open("K2.txt",ios::out);  
    fout3.open("K3.txt",ios::out);
    for(int j=0;j<dataNum;j++){
        for(int l=0;l<K;l++){//计算数据与每个聚类中心的距离，存放在TempDist中
            TempDist[l]=CalcDist(data[j],NewKMeans[l]);
        }

        switch (getMin(TempDist)){
        case 0:
            fout1<<setprecision(2)<<fixed<<data[j][0]<<" "<<data[j][1]<<" "<<data[j][2]<<" "<<data[j][3]<<endl;
            break;
        case 1:
            fout2<<setprecision(2)<<fixed<<data[j][0]<<" "<<data[j][1]<<" "<<data[j][2]<<" "<<data[j][3]<<endl;
            break;
        case 2:
            fout3<<setprecision(2)<<fixed<<data[j][0]<<" "<<data[j][1]<<" "<<data[j][2]<<" "<<data[j][3]<<endl;
            break;

        }
    }
    fout1.close();
    fout2.close();
    fout3.close();

  */

本身代码可以缩减一部分的，只是我为了方便测试不同的数据样本，把代码整理好了，基本上除了fout那几个输出到TXT的地方需要修改外，只需要修改“K”，”maxDataNum”,”dimension”这三个变量就好了，其他和数据有关的地方也可以根据注释提示修改，挺方便的。

放一下测试结果：

训练数据个数：150
迭代次数：5
三个聚类中心的正确率分别为：1.00 0.96 0.72
第1个聚类中心：
5.01 3.43 1.46 0.25
第2个聚类中心：
6.85 3.07 5.74 2.07
第3个聚类中心：
5.90 2.75 4.41 1.43
Press any key to continue

测试数据是经典的鸢尾花数据集，来源http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
也可以百度搜“鸢尾花（Iris）数据集”，很多的。

运行环境是vc++6.0,其他环境未测试。