Cómo utilizar matlab para implementar un algoritmo de agrupamiento de k-medias multidimensional
función [etiquetas] = kmeans_clustering(datos, k)
[num, ~]=tamaño(datos);
ind = randperm(num);
ind = ind(1:k);
centros = datos(ind,:);
d=inf;
etiquetas = nan(num, 1 );
mientras dgt;0
etiquetas0 = etiquetas;
dist = pdist2(datos, centros);
[~, etiquetas] = min(dist, [], 2
d= suma(labels0 ~= etiquetas
for i=1:k
); centros(i,:)=mean(data(labels == i,:),1);
fin
fin
fin