在MATLAB中，可以使用kmeans函數來實現k-means算法。以下是使用kmeans函數的示例代碼：
% 生成數據
data = rand(100, 2);
% 設置聚類的個數
k = 3;
% 使用k-means算法進行聚類
[idx, centroids] = kmeans(data, k);
% 繪制聚類結果
figure;
gscatter(data(:,1), data(:,2), idx);
hold on;
plot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
hold off;
在上述代碼中，首先生成了100個二維隨機數據點。然后使用kmeans函數對數據進行聚類，指定聚類的個數為3。kmeans函數返回了每個數據點的聚類索引idx和聚類中心點centroids。最后，使用gscatter函數將數據點按照聚類結果進行繪制，并用黑色的x標記表示聚類中心點。
需要注意的是，kmeans函數還有其他可選參數，可以用于設置初始聚類中心的方式、最大迭代次數等。你可以參考MATLAB的官方文檔來了解更多關于kmeans函數的使用方法。
