K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。
使用方法：
Idx=Kmeans(X,K)
[Idx,C]=Kmeans(X,K)
[Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K)
[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K)
[…]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…)
各输入输出参数介绍：
X N*P的数据矩阵
K 表示将X划分为几类，为整数
Idx N*1的向量，存储的是每个点的聚类标号
C K*P的矩阵，存储的是K个聚类质心位置
sumD 1*K的和向量，存储的是类间所有点与该类质心点距离之和
D N*K的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离
[…]=Kmeans(…,'Param1',Val1,'Param2',Val2,…)
这其中的参数Param1、Param2等，主要可以设置为如下：
1. ‘Distance’(距离测度)
‘sqEuclidean’ 欧式距离（默认时，采用此距离方式）
‘cityblock’ 绝度误差和，又称：L1
‘cosine’ 针对向量
‘correlation’ 针对有时序关系的值
‘Hamming’ 只针对二进制数据
2. ‘Start’（初始质心位置选择方法）
‘sample’ 从X中随机选取K个质心点
‘uniform’ 根据X的分布范围均匀的随机生成K个质心
‘cluster’ 初始聚类阶段随机选择10%的X的子样本（此方法初始使用’sample’方法）
matrix 提供一K*P的矩阵，作为初始质心位置集合
3. ‘Replicates’（聚类重复次数） 整数；
'emptyaction'（空簇处理方法）：'drop'
使用案例：
data=
5.0 3.5 1.3 0.3 -1
5.5 2.6 4.4 1.2 0
6.7 3.1 5.6 2.4 1
5.0 3.3 1.4 0.2 -1
5.9 3.0 5.1 1.8 1
5.8 2.6 4.0 1.2 0
[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,'dist','sqEuclidean','rep',4)
运行结果：
Idx =
1
2
3
1
3
2
C =
5.0000 3.4000 1.3500 0.2500 -1.0000
5.6500 2.6000 4.2000 1.2000 0
6.3000 3.0500 5.3500 2.1000 1.0000
sumD =
0.0300
0.1250
0.6300
D =
0.0150 11.4525 25.5350
12.0950 0.0625 3.5550
29.6650 5.7525 0.3150
0.0150 10.7525 24.9650
21.4350 2.3925 0.3150
10.2050 0.0625 4.0850