如何用Matlab进行k-means聚类分析

在Matlab中进行k-means聚类分析可以使用自带的kmeans函数。以下是一个简单的示例代码：

% 生成随机数据
data = randn(100, 2);

% 进行k-means聚类分析，分为3类
[idx, centers] = kmeans(data, 3);

% 可视化聚类结果
gscatter(data(:,1), data(:,2), idx);
hold on
plot(centers(:,1), centers(:,2), 'k*', 'MarkerSize', 10)
legend('Cluster 1','Cluster 2','Cluster 3','Centroids','Location','NW')

在上面的代码中，首先生成了一个包含100个样本和2个特征的随机数据集。然后使用kmeans函数将数据分为3类，并返回每个样本所属的类别和类别中心。最后使用gscatter函数将每个样本可视化，不同颜色代表不同的类别，黑色星号代表类别中心。