單來說，K-均值聚類就是在給定了一組樣本(x1, x2, ...xn) （xi, i = 1, 2, ... n均是向量) 之後，假設要將其聚為 m(<n) 類，可以按照如下的步驟實現:   Step 1: 從 (x1, x2, ...xn) 中隨機選擇 m 個向量(y1,y2,...ym) 作為初始的聚類中心(可以隨意指定,不在n個向量中選擇也可以);   Step 2: 計算 (x1, x2, ...xn) 到這 m 個聚類中心的距離(嚴格來說為 2階範數);   Step 3: 對於每一個 xi(i = 1,2,...n)比較其到 (y1,y2,...ym) 距離,找出其中的最小值,若到 yj 的距離最小，則將 xi 歸為第j類;   Step 4: m 類分好之後, 計算每一類的均值向量作為每一類新的聚類中心;   Step 5: 比較新的聚類中心與老的聚類中心之間的距離,若大於設定的閾值，則跳到 Step2; 否則輸出分類結果和聚類中心，演算法結束。   OK，廢話不多說，直接上Matlab程式碼。

% 利用K-均值聚類的原理，實現對一組資料的分類。這裡以一組二維的點為例。
N = 40; % 點的個數
X = 10*rand(1,N);
Y = 10*rand(1,N); % 隨機生成一組橫縱座標取值均在（0,10）之間的點，X Y 分別代表橫縱座標
plot(X, Y, 'r*'); % 繪出原始的資料點
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('聚類之前的資料點');
n = 2; %將所有的資料點分為兩類
m = 1; %迭代次數
eps = 1e-7; % 迭代結束的閾值
u1 = [X(1),Y(1)]; %初始化第一個聚類中心
u2 = [X(2),Y(2
 
)]; %初始化第二個聚類中心
U1 = zeros(2,100);
U2 = zeros(2,100); %U1,U2 用於存放各次迭代兩個聚類中心的橫縱座標
U1(:,2) = u1;
U2(:,2) = u2;
D = zeros(2,N); %初始化資料點與聚類中心的距離
while(abs(U1(1,m) - U1(1,m+1)) > eps || abs(U1(2,m) - U1(2,m+1) > eps || abs(U2(1,m) - U2(1,m+1)) > eps || abs(U2(2,m) - U2(2,m+1)) > eps))
    m = m +1
 
;
    % 計算所有點到兩個聚類中心的距離
for i = 1 : N
    D(1,i) = sqrt((X(i) - U1(1,m))^2 + (Y(i) - U1(2,m))^2);
end
for i = 1 : N
    D(2,i) = sqrt((X(i) - U2(1,m))^2 + (Y(i) - U2(2,m))^2);
end
A = zeros(2,N); % A用於存放第一類的資料點
B = zeros(2,N); % B用於存放第二類的資料點
for k = 1: N
    [MIN,index] = min(D(:,k)); 
    if index == 1
 
  % 點屬於第一個聚類中心
        A(1,k) = X(k);
        A(2,k) = Y(k);
    else           % 點屬於第二個聚類中心
        B(1,k) = X(k);
        B(2,k) = Y(k);
    end
end
indexA = find(A(1,:) ~= 0); % 找出第一類中的點
indexB = find(B(1,:) ~= 0); % 找出第二類中的點
U1(1,m+1) = mean(A(1,indexA));
U1(2,m+1) = mean(A(2,indexA));
U2(1,m+1) = mean(B(1,indexB));
U2(2,m+1) = mean(B(2,indexB)); % 更新兩個聚類中心
end
figure;
plot(A(1,indexA) , A(2,indexA), '*b'); % 作出第一類點的圖形
hold on
plot(B(1,indexB) , B(2,indexB), 'oy'); %作出第二類點的圖形
hold on
centerx = [U1(1,m) U2(1,m)];
centery = [U1(2,m) U2(2,m)];
plot(centerx , centery, '+g'); % 畫出兩個聚類中心點
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('聚類之後的資料點');
disp(['迭代的次數為:',num2str(m)]);

得到的分類結果如下:

 50個隨機生成的點分為兩類迭代只需要4步，從上圖來看，分類的效果還是不錯的。但是每次執行可能分類的結果會不一樣，這是因為這些點是隨機生成的,而且也沒有明確的分類標準的緣故。