🌟K均值聚类算法的MATLAB实现🌟

在数据分析的世界里，K均值聚类算法是一种简单却强大的工具，它能将数据集划分为多个簇（cluster），让相似的数据点聚集在一起。✨今天，我们就来聊聊如何用MATLAB实现这一算法！📚

首先，我们需要准备数据。假设你有一组二维坐标点，它们可以是任何类型的数据，比如客户的消费习惯或产品的特征值。接下来，在MATLAB中定义簇的数量`k`，以及初始的质心位置。🚀

然后就是核心步骤——迭代计算。每次迭代都会重新分配每个点到最近的质心，并更新质心的位置，直到质心不再显著变化或达到预设的最大迭代次数为止。💪

通过MATLAB代码实现这些逻辑并不复杂，而且能直观地观察到数据是如何被分类的。这种方法非常适合初学者学习聚类的基本原理，同时也为更复杂的机器学习任务打下基础。💡

最后，你可以用可视化工具绘制结果，看着不同颜色的簇展现出来，是不是很有趣？🎉快来尝试吧，探索数据背后的秘密！