%N是數據一共分多少類
%data是輸入的不帶分類標號的數據
%u是每一類的中心
%re是返回的帶分類標號的數據
function?[u?re]=KMeans（dataN）???
????[m?n]=size（data）;???%m是數據個數，n是數據維數
????ma=zeros（n）;????????%每一維最大的數
????mi=zeros（n）;????????%每一維最小的數
????u=zeros（Nn）;???????%隨機初始化，最終迭代到每一類的中心位置
????for?i=1:n
???????ma（i）=max（data（:i））;????%每一維最大的數
???????mi（i）=min（data（:i））;????%每一維最小的數
???????for?j=1:N
????????????u（ji）=ma（i）+（mi（i）-ma（i））*rand（）;??%隨機初始化，不過還是在每一維[min?max]中初始化好些
???????end??????
????end
???
????while?1
????????pre_u=u;????????????%上一次求得的中心位置
????????for?i=1:N
????????????tmp{i}=[];??????%?公式一中的x（i）-uj為公式一實現做準備
????????????for?j=1:m
????????????????tmp{i}=[tmp{i};data（j:）-u（i:）];
????????????end
????????end
????????
????????quan=zero