重心法matlab聚类方法

重心法（Centroid-Based Clustering），也称为质心聚类，是一种常见的无监督学习聚类算法。在MATLAB中，你可以使用`kmeans`函数来进行这种聚类。它的工作原理如下：

1. **初始化**：选择k（预设的类别数量）个初始质心，可以随机选取数据点作为初始中心。

2. **分配样本**：将每个数据点分配给最近的质心所属的簇。

3. **更新质心**：计算每个簇内所有数据点的平均值（即重心），新的质心位置就是这些平均值。

4. **迭代**：重复步骤2和3，直到质心不再改变或达到预设的最大迭代次数。

5. **结果输出**：最终得到的数据点分组以及每个簇的质心（也就是该簇的中心点）。

`kmeans`函数的语法大致如下：

[idx, centroids] = kmeans(data, k);

其中`data`是要聚类的数据矩阵，`k`是预期的簇数。`idx`是包含每个数据点所属簇标签的向量，`centroids`是最终找到的质心。