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>> bsxfun(@minus,A,B)
ans =
-5 -4 -3
-5 -4 -3
对于：
[~,L] = max(bsxfun(@minus,2*real(C'*X),dot(C,C,1).'));
max的参数是这样一个矩阵，矩阵有n列，n也是数据点的个数，每一列代表着对应的数据点与各个中心点之间的距离的相反数。不过这个距离有些与众不同，算是欧几里得距离的变形。
假定数据点是2维的，某个数据点为(x1,y1)，某个中心点为(c1,d1)，那么通过bsxfun(@minus,2real(C'X),dot(C,C,1).')的计算，数据点与中心点的距离为2c1x1 + 2d1y1 -c1.^2 - c2.^2，可以变换为x1.^2 + y1.^2 - (c1-x1).^2 - (d1-y1).^2。对于每一列而言，由于是数据点与各个中心点之间的计算，所以可以忽略x1.^2 + y1.^2，最终计算结果是欧几里得距离的平方的相反数。这也说明了使用max的合理性，因为一个数据点的所属簇取决于与其距离最近的中心点，若将距离取相反数，则应该是值最大的那个点。
