function?[idx?C?sumD?D]?=?kmeans（X?k?varargin）
%?varargin：實際輸入參量

if?nargin?????error（‘At?least?two?input?arguments?required.‘）;
end

%?n?points?in?p?dimensional?space
[n?p]?=?size（X）;
Xsort?=?[];?Xord?=?[];

%?變量名稱
pnames?=?{???‘distance‘??‘start‘?‘replicates‘?‘maxiter‘?‘emptyaction‘?‘display‘};
%?變量對應的值
dflts?=??{‘sqeuclidean‘?‘sample‘??????????[]???????100????????‘error‘??‘notify‘};
%?使參數名稱與參數值對應
[errmsgdistancestartrepsmaxitemptyactdisplay]?...
???????????????????????=?statgetargs（pnames?dflts?varargin{:}）;
error（errmsg）;

%?------------------------------------------------------------------
%?判數距離名稱是否為字符數組?對數組X中的元素進行進應的處理
if?ischar（distance）
????distNames?=?{‘sqeuclidean‘‘cityblock‘‘cosine‘‘correlation‘‘hamming‘};
????%?lower?把字符串變為小號字母?strmatch?為字符串找到一個合適的匹配，并返回對應的索引
????i?=?strmatch（lower（distance）?distNames）;
????if?length（i）?>?1
????????%?大于1剛至少有一種距離
????????error（sprintf（‘Ambiguous?‘‘distance‘‘?parameter?value:??%s.‘?distance））;
????elseif?isempty（i）
????????%?如果是空的，則表明沒有合適的距離
????????error（sprintf（‘Unknown?‘‘distance‘‘?parameter?value:??%s.‘?distance））;
????end
????%?針對不同的距離，處理不同
????distance?=?distNames{i};
????switch?distance?
????case?‘cityblock‘
????????%?sort?列元素按升序排列，Xord中存的是元素在原始矩陣中的列中對應的大小位置
????????[XsortXord]?=?sort（X1）;
????case?‘cosine‘?
????????%?余弦
????????%?計算每一行的和的平方根
????????Xnorm?=?sqrt（sum（X.^2?2））;
????????if?any（min（Xnorm）?<=?eps?*?max（Xnorm））
????????????error（[‘Some?points?have?small?relative?magnitudes?making?them?‘?...
???????????????????‘effectively?zero.\nEither?remove?those?points?or?choose?a?‘?...
???????????????????‘distance?other?than?‘‘cosine‘‘.‘]?[]）;
????????end
????????%?標量化?Xnorm（:ones（1p））得到n*p的矩陣
????????X?=?X?./?Xnorm（:ones（1p））;
????case?‘correlation‘
????????%?線性化
????????X?=?X?-?repmat（mean（X2）1p）;
????????%?計算每一行的和的平方根
????????Xnorm?=?sqrt（sum（X.^2?2））;
????????if?any（min（Xnorm）?<=?eps?*?max（Xnorm））
????????????error（[‘Some?points?have?small?relative?standard?deviations?making?them?‘?...
???????????????????‘effectively?constant.\nEither?remove?those?points?or?choose?a?‘?...
???????????????????‘distance?other?than?‘‘correlation‘‘.‘]?[]）;
????????end
????????%?標量化
????????X?=?X?./?Xnorm（:ones（1p））;
????case?‘hamming‘
????????%?加權平均?針對二元元素進行處理
????????if?~all（ismember（X（:）[0?1]））
????????????error（‘Non-binary?data?cannot?be?clustered?using?Hamming?distance.‘）;
????????end
????end
else
????error（‘The?‘‘distance‘‘?parameter?value?must?be?a?string.‘）;
end

%?------------------------------------------------------------------
%??不同的初始聚類中心的選擇方法?
if?ischar（start）
????startNames?=?{‘uniform‘‘sample‘‘cluster‘};
????i?=?strmatch（lower（start）?startNames）;
????if?length（i）?>?1
????????error（sprintf（‘Ambiguous?‘‘start‘‘?parameter?value:??%s.‘?start））;
????elseif?isempty（i）
????????error（sprintf（‘Unknown?‘‘start‘‘?parameter?value:??%s.‘?start））;
????elseif?isempty（k）
????????er