关于kmeans聚类（K均值聚类）：用matlab中的函数kmeans聚类结果跟预期的不一致？看下面这个例子。
Nodule_NO feature1 feature2 category
1 1.0 1.5 0
2 1.0 4.5 0
3 2.0 1.5 0
4 2.0 3.5 0
5 3.0 2.5 0
6 5.0 6.0 0
要对这个数据集进行聚类，第一列是数据序号，最后一列是聚类完成后要对各行标注其属于哪个类，也就是kmeans要操作的聚类矩阵就是feature1、feature2这两列元素，然后有6行，即6*2的矩阵，初始聚类中心我选第1、3、4、5行四个元素，我利用idx=kmeans(data,4,'start',data([1 3 4 5 ],:))进行matlab聚类，得到的结果为：
idx =
1
4
1
4
2
3
其中data为6*2的矩阵。但是我们可以手工算一下，发现结果应该是：
1号为一类，3号为一类，5号为一类，2、4、6号为一类
与上面的1、3号为一类，2、4号为一类、5号为一类、6号为一类不一致啊，我手工算的kmeans应该是没有错的，算了好几次，而且只需要一次就稳定了。
大家看看是什么原因？？？？？
关于MATLAB的kmeans聚类函数,为什么对于同一个矩阵作多次kmeans聚类,得 ...
因为K-mean的初始化是需要随机的，要随机的确定K个点作为初始点。
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Batch K-means通过随机采样部分样本进行聚类，有效降低了计算量。对于聚类效果的评估，无监督情况下常用轮廓系数Calinski-Harabasz，其计算公式为[公式]，值越大，表明聚类效果越好，簇间距离大，类内距离小。在Python的sklearn库中，提供了k-means算法的实现，开发者可以利用这个工具进行数据的聚类分析。
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kmeans聚类结果不稳定咋办
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matlab 聚类分析kmeans和cluster的区别
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最常用的聚类算法——K-Means原理详解和实操应用(R&Python)
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