如何使用Matlab实现K-means聚类算法？请结合提供的资源《Matlab实现的K-means聚类算法源代码包》详细说明步骤。

K-means聚类算法是数据挖掘领域中的重要算法，它通过迭代的方式将数据点划分为K个簇，以最小化簇内数据点与簇中心的距离。在Matlab中实现K-means算法，你需要遵循以下步骤，并可以根据《Matlab实现的K-means聚类算法源代码包》中的示例代码进行操作：

参考资源链接：[Matlab实现的K-means聚类算法源代码包](https://wenku.csdn.net/doc/37wmn8n0ab?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **数据预处理**：首先，你需要对数据集进行预处理，如归一化处理，以消除不同变量之间的量纲影响。
2. **初始化簇中心**：随机选择K个数据点作为初始的簇中心点。
3. **计算距离**：对每个数据点，计算其到每个簇中心的距离，常见的距离计算方法有欧几里得距离。
4. **分配数据点**：根据最近的簇中心，将每个数据点分配到对应的簇中。
5. **更新簇中心**：重新计算每个簇中所有数据点的平均值，得到新的簇中心。
6. **迭代优化**：重复步骤3至5，直到达到一定的迭代次数或者簇中心不再发生变化。
7. **输出结果**：最终输出每个数据点所属的簇标签以及每个簇的中心位置。
在使用《Matlab实现的K-means聚类算法源代码包》时，请注意检查代码中是否包含了上述所有步骤的实现，以及是否提供了清晰的注释说明各个部分的功能。此外，由于提供的压缩包文件列表中只有一个

参考资源链接：[Matlab实现的K-means聚类算法源代码包](https://wenku.csdn.net/doc/37wmn8n0ab?spm=1055.2569.3001.10343)