原文地址: x = [randn(100,2)+ones(100,2);... randn(100,2)-ones(100,2)]; 产生100个样本点,行指向每个样本,列是维变量值. opts = statset( display , final ); [idx,ctrs] = kmeans(x,2, distance , city , replicates ,5, options ,opts); %返回参数意义:[idx,c,s md,d]=kmeans idx:每个样本点所在的类别 c:所聚类别的中心点坐标位置k*p,k是所聚类别 s md:每个类内各点到中心点的距离之和 d:每个点到各类中心点的距离n*k matlab聚类分析中kmeans函数运行结果,请教为什么? k=5; [idx,c,s md,d] =kmeans(score(:,1:3),k);我想把主成份分析后的结果score(:,1:3),大小为89*3,聚成5类,我的理解的运行结果应该是: idx是1~5的整数,表示归到了那一类; c是每一类的质心位置,大小是5*3; s md是每一类中各点到质心的距离和,大小是1*5; d是每个点到质心的位置,大小是89*1 examples the following creates two cl sters from separated random data: x = [randn(100,2)+ones(100,2);... randn(100,2)-ones(100,2)]; opts = statset( display , final ); [idx,ctrs] = kmeans(x,2.. distance , city .. replicates ,5.. options ,opts);