用matlab实现kmeans聚类算法对样本分类

好的，我明白了您的问题。对于您的问题，我可以给您以下的matlab代码示例来实现kmeans聚类算法对样本分类：

% 假设我们有 n 个样本，每个样本有 m 个特征向量
n = size(data, 1); % data 是您要处理的数据，n 就是其行数，即样本数
m = size(data, 2); % m 就是特征向量的维数

% 首先，你需要选择你要将数据聚成几类
K = 3; % 假设我们要聚成 3 类

% 初始化聚类中心，我们可以用 K 行 m 列的矩阵表示聚类中心
% 其中，第 i 行代表第 i 个聚类中心的特征向量
centroids = initCentroids(data, K); % 这里的 initCentroids 函数是用来初始化聚类中心的，可以自己实现

% 接下来，我们需要实现 kmeans 算法
% 在这个算法中，我们需要不断地迭代更新聚类中心和每个样本所属的类别
for i=1:max_iters % max_iters 是指最大迭代次数
    % 计算每个样本到各个聚类中心的距离
    dists = computeDists(data, centroids); % 这里的 computeDists 函数是用来计算距离的，可以自己实现

    % 将每个样本划分到距离最近的聚类中心所在的类别
    [~, c] = min(dists, [], 2);

    % 更新聚类中心
    centroids = computeCentroids(data, c, K); % 这里的 computeCentroids 函数是用来更新聚类中心的，可以自己实现
end

以上代码是实现kmeans聚类算法的一个基本框架，您可以根据自己的需求进行修改和适配。