演示显示K-means聚类演示
KMEANS_FUNDECT文件夹包含以下文件以显示其作为函数的工作方式：
test.m.
KM_FUN.M.M.

K-means群集是聚类和分段中的流行算法之一。K-means群集将每个特征点视为在空间中的位置。基本的K-Means算法然后任意定位，多维测量空间中的集群中心数量。然后将每个点分配给任意均值矢量最接近的集群。该过程持续到算法连续迭代之间的阶级均值矢量的位置没有显着变化。

此代码用于以下文件：
A. Asvadi，M.Karami，Y.Baleghi，“使用优化的K-Means分割和径向基函数神经网络”有效的对象跟踪“，国际信息和通信技术研究（IJICT），Vol。4，不。1，pp。2011年12月29-39。