matlabkmeans++

Matlab中的K-means算法是一种常用的聚类算法，用于将一组样本分成k个簇。您可以使用引用中提供的Matlab实现代码来直接运行该算法，并通过改变参数来适应您的需求。该代码能够接收一个样本矩阵作为输入，并返回每个样本所属的类别编号，即idx。其中，k表示您希望将样本分成的簇的数量。引用提供了相关的函数说明。

除了简单的使用K-means算法进行聚类，还有一些基于K-means的扩展应用。例如，引用中的课题是基于K-means算法的聚类分割。它可以输入一张彩色图像，并根据您选择的类别数量，将图像分割成不同颜色的块。该课题还提供了一套GUI界面，使操作更加丰富。这些扩展应用可以根据具体需求进行选择和使用。

综上所述，Matlab中的K-means算法可以通过引用中的代码实现，并且还有一些基于K-means的扩展应用可供选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [K-means算法的Matlab实现代码（使用文档+源代码）](https://download.csdn.net/download/chunyu2008/12861463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [用户数据拟合_matlabkmeans_](https://download.csdn.net/download/weixin_42676876/25702625)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Matlabkmeans聚类分割GUI，分割聚类数可以输入,matlab实现kmeans聚类算法,matlab](https://download.csdn.net/download/weixin_42696333/22349745)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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