在Matlab中，kmeans函數用于執行k均值聚類算法。它的語法如下：
[idx, C] = kmeans(X, k)
其中，X是一個m×n的矩陣，表示包含m個樣本的數據集，每個樣本有n個特征；k是要分成的聚類數目；idx是一個m×1的向量，表示每個樣本所屬的聚類索引；C是一個k×n的矩陣，表示每個聚類的中心點。
kmeans函數通過迭代將數據集劃分成k個聚類，每個聚類用一個中心點表示。它使用歐幾里得距離來度量樣本之間的相似性，并嘗試最小化樣本到其所屬聚類中心的距離之和。
使用kmeans函數的步驟如下：
以下是一個示例：
data = [1,2; 2,1; 4,5; 5,4; 8,9; 9,8];
k = 2;
[idx, C] = kmeans(data, k);
在這個示例中，數據集data有6個樣本，每個樣本有2個特征。我們將數據集分成2個聚類。最后，idx將包含每個樣本所屬的聚類索引，C將包含兩個聚類的中心點。
