帮我写出bi-kmeans聚类一个名为zh且48行*550列的数据集表格，其中matlab代码不包含nargin，nargout和pdist2

在MATLAB中，Bi-K-means是一种改进的K-means算法，它允许每个样本属于两个聚类。下面是一个基本的Bi-K-means聚类的示例，假设我们有一个名为"zh"的48行x550列数据集。注意这里不包含`nargin`、`nargout`以及`pdist2`，因为它们通常用于处理函数参数的数量和返回值，而在这个例子中我们将直接使用内置的`kmeans`函数。首先，我们需要导入数据并随机选择初始中心点，然后开始聚类过程：

% 导入数据
data = load('zh.mat'); % 假设数据存储在一个名为'zh.mat'的MAT文件中

% 设置聚类簇的数量为k（例如，k=3）
k = 3;

% 随机选择初始中心点（这里用随机整数作为简化示例，实际应用中可能需要更优的选择方法）
centers = randi([min(data,[],2), max(data,[],2)], k, size(data, 2));

% 定义Bi-K-means函数
function [labels, centers] = bi_kmeans(data, centers)
    % 聚类步骤
    [~, labels] = kmeans(data, centers);
    
    % 更新中心点
    for i = 1:k
        % 计算每个类别的均值
        cluster_data = data(labels == i, :);
        new_center = mean(cluster_data, 'all');
        % 更新中心点
        centers(i,:) = new_center;
    end
end

% 开始迭代
max_iter = 10; % 设定最大迭代次数
for iter = 1:max_iter
    % 进行一次常规的K-means聚类
    labels = bi_kmeans(data, centers);

    % 如果聚类中心不再变化，跳出循环
    if isequal(centers, find_clusters(data, labels))
        break;
    end
    % 否则继续下一轮迭代
    centers = find_clusters(data, labels); % 使用新的中心点重新分配数据
end

% 将最终的聚类结果存储
cluster_labels = labels;
final_centers = centers;

% 函数find_clusters用于根据当前的标签重新计算中心点
function centers = find_clusters(data, labels)
    centers = zeros(size(k, 1), size(data, 2));
    for i = 1:length(unique(labels))
        cluster_data = data(labels == i, :);
        centers(find(strcmp(unique(labels), num2str(i))), :) = mean(cluster_data, 'all');
    end
end

% 显示最后的聚类结果
disp(['Final labels: ', num2cell(labels)]);
disp(['Final centers: ', num2cell(final_centers)]);

%