data=[0.5 0.5;1 0.5;1 0;1 1;5 5;6 5.5;6 6;7 0;6 0.5;7 -1;8 -0.5] % 初始化聚类中心 k = 3; centers = rand(k, 2); % 迭代次数和误差阈值 max_iter = 11; tolerance = 0.01; % 定义previous_error变量 previous_error = Inf; for i = 1:max_iter % 计算每个数据点到聚类中心的距离 distances = pdist2(data, centers); % 分配数据点到最近的聚类中心 [~, labels] = min(distances, [], 2); % 更新聚类中心 for j = 1:k centers(j, :) = mean(data(labels == j, :)); end % 计算误差 error = sum(sum((data - centers(labels, :)).^2)); % 判断是否收敛 if abs(error - previous_error) < tolerance break; end previous_error = error; end % 绘制聚类结果 scatter(data(:, 1), data(:, 2), [], labels); hold on; scatter(centers(:, 1), centers(:, 2), 11, 'k', 'filled');解释每一句代码的具体作用

这段代码实现了 K-Means 聚类算法，下面是每句代码的作用：

data=[0.5 0.5;1 0.5;1 0;1 1;5 5;6 5.5;6 6;7 0;6 0.5;7 -1;8 -0.5]

初始化数据集。

k = 3; centers = rand(k, 2);

定义聚类中心的数量 `k`，并随机初始化聚类中心。

max_iter = 11; tolerance = 0.01;

定义迭代次数和误差阈值。

previous_error = Inf;

初始化 previous_error 变量，用于判断算法是否收敛。

for i = 1:max_iter

开始迭代，最多进行 `max_iter` 次迭代。

distances = pdist2(data, centers);

计算每个数据点到聚类中心的距离。

[~, labels] = min(distances, [], 2);

将数据点分配到最近的聚类中心，`labels` 存储每个数据点所属的聚类中心的编号。

for j = 1:k
    centers(j, :) = mean(data(labels == j, :));
end

更新聚类中心，将每个聚类中心更新为所属数据点的平均值。

error = sum(sum((data - centers(labels, :)).^2));

计算误差，即所有数据点到其所属聚类中心的距离的平方和。

if abs(error - previous_error) < tolerance
    break;
end

判断算法是否收敛，如果误差变化小于阈值 `tolerance`，则退出迭代。

previous_error = error;

将当前误差保存为 previous_error，供下一次迭代使用。

end

迭代结束。

scatter(data(:, 1), data(:, 2), [], labels); hold on;
scatter(centers(:, 1), centers(:, 2), 11, 'k', 'filled');

绘制聚类结果，其中 `scatter` 函数用于绘制散点图。第一个 `scatter` 函数绘制数据点，第二个 `scatter` 函数绘制聚类中心。