这篇博客介绍了如何使用Matlab进行K-均值聚类算法的仿真。通过定义多个聚类中心的符号变量，计算样本点到中心的距离，并根据距离进行分类，不断迭代更新聚类中心，直至中心不再变化。最终，将样本点分为两类并绘制了二维散点图。
代码：
X=[35 35
41 49
35 17
55 45
55 20
15 30
25 30
20 50
10 43
55 60
30 60
20 65
50 35
30 25
15 10
30 5
10 20
5 30
20 40
15 60 %20
45 65
45 20
45 10
55 5
65 35
65 20
45 30
35 40
41 37
64 42 %30
40 60
31 52
35 69
53 52
65 55
63 65
2 60
20 20
5 5
60 12 ];%40
%定义多个聚类中心的符号变量，其中Z11为第一次迭代第一类聚类中心，Z22为第二次迭代第二类聚类中心
N = size(X,1); %样本点
NC_MAX=10; %设置最大迭代次数
for i=1: NC_MAX
syms (['Z
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