我编写了一个函数，用于将训练样本分配到它们最接近的质心，作为K-means聚类算法的一部分。看起来维度是满足的，并且代码有时能正确运行。但是，我经常会遇到以下错误：

在赋值A(:) = B中，A和B中的元素数量必须相同。

对于以下这行代码：

idx(i) = find(dist == value);

这是代码：

function idx = findClosestCentroids(X, centroids)K = size(centroids, 1);idx = zeros(size(X,1), 1);dist = zeros(K, 1);for i = 1:size(X,1)   for j = 1:K       dist(j) = sum((X(i,:) - centroids(j,:)).^2);   end   value = min(dist);   idx(i) = find(dist == value);end

这里的问题是什么？

回答：

这是因为你可能会找到不止一个与查询点距离相同的聚类。find函数会确定满足布尔条件的所有值作为参数。idx(i)意味着你正在将一个单一值赋给idx数组的位置，但find可能会返回多个值，这就导致了你看到的赋值错误。

相反，你应该使用min函数的第二个输出参数，它会确定最小值首次出现的索引，这正是你想要实现的：

function idx = findClosestCentroids(X, centroids)K = size(centroids, 1);idx = zeros(size(X,1), 1);dist = zeros(K, 1);for i = 1:size(X,1)   for j = 1:K       dist(j) = sum((X(i,:) - centroids(j,:)).^2);   end   [~,idx(i)] = min(dist); %// 修改end