K 值聚类算法的原理挺简单，核心就是找中心、分组、再更新中心，循环几次就能把数据聚成类。用 MATLAB 来搞这个还挺顺手的，内置函数kmeans方便，几行代码就能跑起来，响应也快，结果还靠谱。你要是懒得自己从头写，那直接用kmeans(X, K)就完事。

MATLAB 的kmeans支持不少参数，比如'EmptyAction'可以控制遇到空簇怎么。加上'singleton'后，会用一个数据点临时补上，挺实用的，尤其是数据有点稀的时候。

聚类效果不稳定？率是初始化惹的祸。随机选质心嘛，有时候就是不靠谱。你可以试试K-means++初始化，质心选得分散些，跑出来的结果也更稳。这在图像分割里有用，比如把一张图分成几种颜色区域，效果立马能看出来。

除了默认的欧几里得距离，你还可以换个口味，比如曼哈顿距离或切比雪夫距离。如果数据的维度差异大，自定义距离真的能帮你提升聚类质量。距离选得合适，类聚得更准。

不过 K-means 也不是万能的，它对异常值和初始质心都挺敏感，K 值要是没选对，结果就一团糟。像肘部法和轮廓系数这类方法可以帮你找合适的 K，不妨试试。

要是你数据分布比较奇怪，或者对 K-means 不太满意，也可以考虑别的算法，比如DBSCAN或谱聚类。这些更适合不规则或者密度分布差异大的数据。

想进一步了解？这里有几个还不错的资源你可以看看：

如果你刚好在搞数据，尤其是图像分割或市场分类的项目，那不妨试试 MATLAB 版 K-means，省时省心还挺稳。