k-means演算法
原理：對於給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集劃分為k個簇。讓簇內的點盡量緊密的連在一起，而讓簇間的距離盡量的大。
如果用資料表示式表示，假設簇劃分為(c1,c2,…ck)，則我們的目標是最小化平方誤差e：
其中μi是簇ci的均值向量，有時也稱為質心，表示式為：
一般步驟：
1.初始化。輸入基因表達矩陣作為物件集x，輸入指定聚類類數n，並在x中隨機選取n個物件作為初始聚類中心。設定迭代中止條件，比如最大迴圈次數或者聚類中心收斂誤差容限。
2.進行迭代。根據相似度準則將資料物件分配到最接近的聚類中心，從而形成一類。初始化隸屬度矩陣。
3.更新聚類中心。然後以每一類的平均向量作為新的聚類中心，重新分配資料物件。
4.反覆執行第二步和第三步直至滿足中止條件。
matlab函式中的kmeans
使用方法：
idx=kmeans(x,k)
[idx,c]=kmeans(x,k)
[idx,c,sumd]=kmeans(x,k)
[idx,c,sumd,d]=kmeans(x,k)
[…]=kmeans(…,』param1』,val1,』param2』,val2,…)
x: np的資料矩陣，n為資料個數，p為單個資料維度
k: 表示將x劃分為幾類，為整數
idx: n1的向量，儲存的是每個點的聚類標號
c: kp的矩陣，儲存的是k個聚類質心位置
sumd: 1k的和向量，儲存的是類間所有點與該類質心點距離之和
d: n*k的矩陣，儲存的是每個點與所有質心的距離
[…]=kmeans(…,『param1』,val1,『param2』,val2,…)
這其中的引數param1、param2等，主要可以設定為如下：
1 . 『distance』(距離測度)
『sqeuclidean』 歐式距離（預設時，採用此距離方式）
『cityblock』 絕度誤差和，又稱：l1
『cosine』 針對向量
『correlation』 針對有時序關係的值
『hamming』 只針對二進位制資料
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