e = .01; r = mean(d, 2); dpr = 10000; for i = 1:log2(k) r = [r*(1+e), r*(1-e)]; while (1 == 1) z = disteu(d, r); [m,ind] = min(z, [], 2); t = 0; for j = 1:2^i r(:, j) = mean(d(:, find(ind == j)), 2); %#ok<FNDSB> x = disteu(d(:, find(ind == j)), r(:, j)); %#ok<FNDSB> for q = 1:length(x) t = t + x(q); end end if (((dpr - t)/t) < e) break; else dpr = t; end end end

这段代码是在使用k-means算法进行聚类的过程中，通过不断迭代优化每个聚类中心的位置，从而使得聚类结果更加准确。具体来说，这段代码中的变量含义如下：

- e：用于控制算法的停止条件，当两次迭代聚类结果的距离差小于e时，算法停止。
- r：当前迭代轮次下的聚类中心。
- dpr：上一轮迭代聚类结果的距离和。
- k：聚类的数目。
- d：数据集。

通过对r进行扩展，将当前的聚类中心分别向左右两个方向移动一定的距离，得到新的聚类中心。然后，计算每个样本到这些聚类中心的距离，通过argmin操作确定每个样本所属的聚类。然后，根据每个聚类的样本重新计算聚类中心。最后，判断新的聚类结果与上一轮的聚类结果是否相似，如果相似，则停止迭代，否则继续迭代。