在数据分析的世界里，K-means聚类算法堪称经典中的经典！它以简单高效著称，广泛应用于图像分割、市场细分等场景。今天，让我们一起用MATLAB揭开它的神秘面纱吧！💻📈
首先，K-means的核心在于将数据集划分为指定数量的簇（cluster），每个簇由距离最近的质心点定义。通过反复迭代优化，最终实现数据分组。对于高维数据，这一算法同样游刃有余，帮助我们挖掘隐藏信息！🔍🎯
想要快速上手？别担心！以下是基于MATLAB编写的K-means代码模板👇：
```matlab
% 数据导入
data = rand(100, 3); % 示例：100个样本，3维特征
% 参数设置
k = 4; % 簇的数量
max_iter = 100; % 最大迭代次数
% 聚类执行
[idx, centroids] = kmeans(data, k, 'MaxIter', max_iter);
```
无论是初学者还是资深玩家，这段代码都能助你快速入门！🌟快来尝试吧，让数据之美跃然眼前！💬📈