用MATLAB生成一个聚类算法

以下是一个基于k-means[聚类算法](https://geek.csdn.net/educolumn/1227da1bd25e6dcbd725effa1e454e58?spm=1055.2569.3001.10083)的MATLAB[代码](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)示例： ```matlab % 创建数据集 X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)]; % 设置聚类数量 K = 2; % 使用k-means算法进行聚类 [idx,C] = kmeans(X,K); % [可视化](https://geek.csdn.net/educolumn/1d72181d7c2ca0c7411a9935a94ccf35?spm=1055.2569.3001.10083)结果 figure; plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2),'r.','MarkerSize',12) hold on plot(X(idx==2,1),X(idx==2,2),'b.','MarkerSize',12) plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',15,'LineWidth',3) legend('Cluster 1','Cluster 2','Centroids','Loc[ati](https://geek.csdn.net/educolumn/150d7073277950db5f09620704e791cf?spm=1055.2569.3001.10083)on','NW') title 'Cluster Assignments and Centroids' hold off 该[代码](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)首先创建了一个包含200个数据点的数据集。然后，通过设置聚类数量为2，使用k-means算法对数据进行聚类。最后，通过可视化结果，展示了聚类结果和聚类中心。