本文介绍了如何在MATLAB中使用Cilantro库实现K-Means聚类算法，详细展示了导入库、加载数据、设置聚类数、执行算法和可视化结果的步骤，帮助读者理解并应用K-Means聚类。
Cilantro K-Means聚类算法的MATLAB实现
K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现Cilantro K-Means聚类算法，并提供相应的源代码。
K-Means聚类算法的目标是最小化每个数据点与其所属簇的质心之间的平方距离的总和。下面是Cilantro K-Means聚类算法的MATLAB实现示例：
% 导入Cilantro K-Means聚类算法库
addpath('cilantro_1.3.0');
% 加载数据集
data = load('data.mat'
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