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k-Means (kM) 聚类：利用 k-Means++ 算法，kM 以及若干初始化的聚类在 MATLAB 环境中进行开发。

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简介：
功能1. `kMeans.predict(Xnew)` 负责提供关于一个或多个测试样本的聚类预测结果。 具体而言，该函数会为输入的测试数据集 `Xnew` 估算出其所属的集群。例如，当 `X = [[1, 2]; [1，4]; [1, 0];[10, 2]; [10, 4]; [10, 0]]`， `Xnew = [[0, 0]; [12，3]]`，并设置 `k = 2` 时，使用 `mdl = kMeans(k); mdl = mdl.fit(X); Ypred = mdl.predict(Xnew)`，则得到 `Ypred = 1 2`。同时，该函数还会计算出聚类的质心：`mdl.C = 1 2 10 2`。 请参考脚本文件提供的示例代码以获取更详细的使用说明。

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