本文介绍了如何在MATLAB中使用内置函数进行K-means聚类分析，包括数据准备、算法执行和结果可视化。通过示例代码展示了如何将数据集划分为2个聚类，并使用scatter函数展示聚类效果。
K-means聚类分析在MATLAB中的实现
K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为不同的类别。它是一种迭代算法，通过最小化数据点与其所属聚类中心的距离来确定最佳的聚类中心。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现K-means聚类分析，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要准备我们的数据集。假设我们有一个包含N个数据点的数据集，每个数据点具有M个特征。我们可以将数据存储在一个N×M的矩阵X中，其中每一行表示一个数据点，每一列表示一个特征。在这个示例中，我们将使用一个包含两个特征的二维数据集。
% 准备数据集
X = [2 3; 4 2; 2 
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