KMeans 聚类算法是数据科学中常见的算法之一，用来将数据分成不同的组。这个 Matlab 代码模板做得挺简洁，直接就能你理解 KMeans 算法的基本原理。说实话，想实现这种功能，其实代码也蛮，不需要太多复杂的步骤，适合各个层级的开发者。只要掌握了基本的数学背景，就能快速上手这个模板。你可以通过修改数据集、调整参数，快速看到不同结果，适合用来做实验或者教学。
对于有一定 Python 基础的人来说，代码的适配也蛮容易的，能你理解如何在 Python 中实现机器学习模型。虽然 Python 在数据科学和机器学习中已经是主流，但像 Matlab 这种工具也有自己的优势，是在学术界或者快速验证原型时。
如果你需要做数据、聚类实验，这个模板简直是一个不错的选择。kmeans.m文件里已经帮你写好了大部分逻辑，只需要替换数据，稍作修改就能跑起来。尤其是对于刚开始接触数据科学的开发者来说，挺适合的。
顺便提一句，学习 Matlab 的时候如果结合 Python 一起走，能让你在理解算法的同时，也熟悉如何将其转换到其他工具中，提升自己的编程能力。