[index_km, center_km] = kmeans(data, cluster_num);disp('最终聚类中心：');disp(center_km); X = center_km; % 将 kmeans 聚类得到的聚类中心作为 FCM 聚类的初始聚类中心 % K-Means聚类 k = 4; % 聚类数 [idx, C] = kmeans(X, k);

这段代码是一个聚类算法的实现，其中使用了两种不同的聚类算法：K-Means和FCM。首先使用K-Means算法对数据进行聚类，得到聚类中心。然后将聚类中心作为FCM聚类的初始聚类中心，再次对数据进行聚类。最终输出FCM聚类得到的聚类中心。

具体来说，代码中的`data`是需要聚类的数据，`cluster_num`是期望的聚类数。`kmeans(data, cluster_num)`使用K-Means算法对数据进行聚类，并返回聚类结果和聚类中心。`X`取聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心。`k`是FCM算法期望的聚类数，`[idx, C] = kmeans(X, k)`使用K-Means算法对`X`进行聚类，得到FCM算法的初始聚类中心。最后输出FCM算法得到的聚类中心。

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%% MATLAB自带kmeans函数 subplot(2,1,2) %画子图，在这里是一图上可画两张子图 cluster_num=4; %自定义分类数 [index_km,center_km]=kmeans(data,cluster_num) ;%MATLAB自带kmeans函数 a=unique(index_km); %找出分类出的个数 C=cell(1,length(a)); for i=1:length(a) C(1,i)={find(index_km==a(i))}; end for j=1:cluster_num data_get=data(C{1,j},:); scatter(data_get(:,1),data_get(:,2),100,'filled','MarkerFaceAlpha',.6,'MarkerEdgeAlpha',.9); hold on end plot(center_km(:,1),center_km(:,2),'kd','LineWidth',2); hold on sc_k=mean(silhouette(data,index_km)); title_str1=['MATLAB自带kmeans函数',' 聚类数为：',num2str(cluster_num),' SC轮廓系数:',num2str(sc_k)]; title(title_str1) [index_km, center_km] = kmeans(data, cluster_num);disp('最终聚类中心：');disp(center_km);在这个代码中将聚类中心输出为一个数据矩阵X

在这个代码中，聚类中心已经被存储在了变量 center_km 中，它是一个 cluster_num 行，每行包含两个元素的矩阵，其中每个元素表示一个聚类中心在二维平面上的坐标。所以，如果你想将聚类中心输出为一个数据矩阵 X，可以使用下面的代码：

X = center_km;

执行这行代码后，变量 X 就包含了聚类中心的坐标信息。

from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=5,n_jobs=-1,random_state=1234) # 模型训练 kmeans_fit = kmeans.fit(data_scale) # 聚类中心 kmeans_cluster = kmeans_fit.cluster_centers_ print('聚类中心为\n',kmeans_fit.cluster_centers_) # 聚类后样本的类别标签 kmeans_label = kmeans_fit.labels_ print('聚类后样本标签为\n',kmeans_fit.labels_) # 聚类后各个类别数目 r1 = pd.Series(kmeans_label).value_counts() print('聚类后各个类别数目\n',r1) # 输出聚类分群结果 cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_cluster,columns=['ZL','ZR','ZF','ZM','ZC']) cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_label).drop_duplicates().iloc[:,0] cluster = pd.concat([r1,cluster_center],axis=1) # 修改第一列列名 list_column = list(cluster.columns) list_column[0] = '类别数目' cluster.columns = list_column 将上述代码转换为matlab语言

把Python代码转换为MATLAB代码可以参考以下示例：

% 导入sklearn库中的KMeans类
addpath('sklearn.cluster')
from sklearn.cluster import KMeans

% 构造KMeans对象
kmeans = KMeans('n_clusters',5,'n_jobs',-1,'random_state',1234);

% 训练模型
kmeans_fit = kmeans.fit(data_scale);

% 获取聚类中心
kmeans_cluster = kmeans_fit.cluster_centers_;
disp('聚类中心为：');
disp(kmeans_fit.cluster_centers_);

% 获取样本的类别标签
kmeans_label = kmeans_fit.labels_;
disp('聚类后样本标签为：');
disp(kmeans_fit.labels_);

% 获取各个类别数目
r1 = tabulate(kmeans_label);
disp('聚类后各个类别数目：');
disp(r1);

% 输出聚类分群结果
cluster_center = array2table(kmeans_cluster,'VariableNames',{'ZL','ZR','ZF','ZM','ZC'});
cluster_center.Properties.RowNames = cellstr(num2str(unique(kmeans_label)));
cluster = [array2table(r1(:,2),'VariableNames',{'类别数目'}), cluster_center];
cluster.Properties.VariableNames{1} = '类别数目';
disp(cluster);

需要注意的是，MATLAB中没有直接对应Python中的pandas库，因此需要使用MATLAB自带的数据类型，如table和cell等。另外，Python中的value_counts()方法在MATLAB中可以使用tabulate()函数实现。