k-means--常用於爲高斯混合模型設置初始值

k-means作用：用於劃分聚類；

k-means算法：

 1、選取k個聚類質心點：mu1,mu2,.....,muk;

 2、重複下面過程直到收斂：

    對每個樣例i，計算其應屬於的類j：C(i)=argmin( ||x(i)-mu(j)||^2);

    對每一個類j，重新計算該類的質心：mu(j)

matlab自帶kmeans.m函數

IDX=kmeans（X，k）；%將n行p列矩陣X分成k個聚類，n表示點數，p表示由p個變量構成一個點，即維數；

                                      %X的行對應矩陣點，列對應變量值；

                                     %IDX：n行1列的向量，包含各個點對應的聚類係數，即該點屬於哪個聚類；

[IDX,C]=kmeans(X,k); %C爲k行p列的矩陣，存儲k個聚類質心位置；

                                   %質心相當於高斯混合模型中的均值；

[IDX,C,sumd,D]=kmeans(X,k);%sumd：每個類內各點到中心點的距離之和，可用於計算GMM的方差；

                                               %D：每個點到各類中心的距離，n*k的矩陣；