请找到工具箱，使用k-均值算法进行聚类分析。工具箱实现以下管线：
1.使用经验模式分解在聚类分析之前对原始数据进行去噪
2.使用稳定性指数（一种基于bootstrap的方法）确定集群数量
3.基于遗传算法的k-means聚类质心初始化方法
4.基于PCA方法的聚类分析结果可视化
运行集群_pipeline _masterscript.m最简单，从中调用所有其他函数。
请参阅随附的使用说明以获得使用指引。最初是为分析脑电图(脑电图)数据而开发的，但也普遍适用。有关详情和应用示例，请参阅:
Williams NJ，Nasuto SJ，Saddy，JD。探索性聚类分析和可视化方法
单次试验ERP集成。神经科学方法杂志250，22-33。
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016502701500059X
当发布应用此代码的结果时，也请引用上述文章！管道还使用/实现代码中引用的其他论文中的方法。请适当引用这些文件。
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引用为
尼廷·威廉姆斯（2021年）。聚类工具箱(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/55938-clustering-toolbox)，MATLAB中央文件交换。恢复.
MATLAB版本兼容性
使用R2009a创建
与任何版本兼容
