一维矩阵分类的实用教程，挺适合前端朋友们理解机器学习里的聚类怎么玩。

k-means 聚类的核心就是用距离把数据分成不同小群体，操作步骤也蛮简单：随机选质心、分配数据、更新质心、重复迭代，嗯，基本就这几步。

用MATLAB搞一维数据分类还挺方便，像你有 2 类、3 类的小数据集，直接用kmeans函数就能跑出来，响应也快，代码也简单。

AND 门模拟挺有意思，你可以用聚类去拆逻辑组合，比如(0,0)、(1,1)这些输入，分出来的聚类效果还挺接近逻辑运算结果，适合做点小实验。

代码结构也不复杂，基本上你只要写个：

data = [你的数据];
k = 3;
[idx, centroids] = kmeans(data, k);

嗯，idx告诉你每个数据属于哪个类，centroids给你每个类的中心，画个图看看，聚类效果一目了然。

如果你用的是Python也行，推荐你去看看Python 实现 K-Means 聚类算法，两边的思路其实都差不多，关键看你习惯哪个工具。

如果你第一次玩k-means，建议先搞清楚数据有几类，别一上来就乱选 k 值，分类效果会跑偏哦。