帮我写一个Matlab做K- means算法K=2的代码 并标注每一部分是什么意思

当然可以，下面是K-means算法K=2的Matlab代码，我会在代码中添加注释来解释每一部分的含义:

% 生成测试数据
X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2);...
    randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];

% 初始化聚类中心
initial_centroids = [X(1,:); X(2,:)];

% 设置K值
K = size(initial_centroids, 1);

% 设置最大迭代次数
max_iters = 10;

% 运行K-means聚类算法
[centroids, idx] = runkMeans(X, initial_centroids, max_iters);

% 将数据可视化
figure;
plotDataPoints(X, idx, K);

% 将聚类中心可视化
hold on;
plot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'x', ...
     'MarkerEdgeColor', 'k', ...
     'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 3);
hold off;

其中，`randn`函数用于生成服从正态分布的随机数，`ones`函数用于生成全是1的矩阵。`initial_centroids`是聚类中心的初始值，`K`表示聚类的个数，`max_iters`表示最大迭代次数。`runkMeans`函数是K-means算法的核心函数，用于计算聚类中心和数据点所属的类别。`plotDataPoints`函数用于将数据点可视化，`plot`函数用于将聚类中心可视化。