matlab kmeans

K-means是一种常用的聚类算法，Matlab也提供了kmeans函数来实现K-means聚类。以下是一个简单的示例：

% 生成随机数据
data = rand(100,2);

% 聚类
k = 3; % 设定聚类数
[idx, centers] = kmeans(data, k);

% 可视化结果
scatter(data(:,1), data(:,2), 10, idx, 'filled')
hold on
scatter(centers(:,1), centers(:,2), 50, 'k', 'filled')

这段代码生成了100个二维随机数据，然后使用kmeans函数进行聚类，设定聚类数为3。最后使用scatter函数将聚类结果可视化出来。其中，idx是每个数据点所属的聚类编号，centers是每个聚类的中心点坐标。

需要注意的是，kmeans函数还有很多参数可以调整，比如初始化方式、最大迭代次数、距离度量等等。具体使用方法可以参考Matlab的文档。