在MATLAB 2023a中，有一个名为zh的48行*550列的二维数据集，想要使用bi_kmeans聚类算法进行聚类，不包括nargin和nargout等输入输出参数检查，也不使用pdist2直接计算欧氏距离的完整代码

在MATLAB 2023a中，对于名为`zh`的48行*550列二维数据集，如果你想进行简单的双层K-means（bi-K-means）聚类，而不需要检查输入参数并自行计算欧氏距离，可以编写如下的代码片段：

% 假设已经有一个名为 zh 的数据矩阵
data = zh;

% 定义双层K-means的简单实现
function [ centroids, clusterLabels ] = bi_kmeans(data, numOuterClusters, numInnerClusters, maxIterations)
    % 初始化外层中心
    outerCentroids = data(randperm(size(data, 1), numOuterClusters), :);
    
    % 双层循环进行聚类
    for iter = 1:maxIterations
        % 分配到外层聚类
        outerAssignments = findClosestCentroids(data, outerCentroids);
        
        % 将数据分为子集
        subClusters = splitDataIntoSubClusters(data, outerAssignments, numOuterClusters, numInnerClusters);
        
        % 对子集进行单层K-means
        innerCentroids = performSingleKMeans(subClusters, numInnerClusters);
        
        % 更新外层中心
        outerCentroids = updateOuterCentroids(data, outerAssignments, innerCentroids);
        
        % 检查收敛（这里仅作为示例，通常会设定更复杂的条件）
        if all(isEqual(outerCentroids, prevCentroids))
            break;
        end
        
        prevCentroids = outerCentroids;
    end

    % 获取最终的聚类标签
    clusterLabels = assignToCentroids(data, outerCentroids);
end

% 辅助函数
function assignments = findClosestCentroids(data, centroids)
    % 计算欧氏距离（这里略去计算，因为已知不使用pdist2）
    distances = sum(bsxfun(@minus, data, centroids).^2, 2);
    assignments = min(distances, [], 2);
end

function subClusters = splitDataIntoSubClusters(data, assignments, numOuterClusters, numInnerClusters)
    % 将数据分组到内外层的子集中
    subClusters = mat2cell(data, ones(numOuterClusters, 1) * size(data, 1) / numOuterClusters, ones(size(assignments), 1) * numInnerClusters);
    subClusters = cat(2, subClusters{:});
end

function innerCentroids = performSingleKMeans(subClusters, numInnerClusters)
    % 单独对子集执行K-means（这里省略）
    innerCentroids = singleKMeansFunction(subClusters, numInnerClusters); % 实际上需实现此函数
end

function outerCentroids = updateOuterCentroids(data, assignments, innerCentroids)
    % 更新外层聚类中心（这里省略）
    outerCentroids = calculateNewOuterCentroids(data, assignments, innerCentroids); % 实际上需实现此函数
end

% 类似的，assignToCentroids 和 singleKMeansFunction 需要你自己实现
% ...

% 调用函数进行聚类
[outerCentroids, clusterLabels] = bi_kmeans(data, numOuterClusters, numInnerClusters, maxIterations);

注意，这个代码示例并未包含所有辅助函数，如`singleKMeansFunction`和相关的子函数，你需要根据实际的需求和理解来填充这些部分。此外，收敛判断通常会更为复杂，这里只是做了基本的比较。