PSA：Part and Select Algorithm：将点X分成K个簇，同时返回K个更有代表性的点。-matlab开发

用于聚类的PSA部分和选择算法IDX = PSA(X,K) 划分 N×P 数据矩阵 X 中的点成 K 个簇。 该分区最小化了所有簇的直径X 的某个维度 P 中点之间的最大差值。 X 的行对应点，列对应变量。 注意：当 X 为向量时，PSA 将其视为 N×1 数据矩阵， 不管它的方向如何。 PSA返回N×1向量IDX 包含每个点的聚类索引。 默认情况下，PSA 使用平方欧几里得距离。 [IDX, MEMBERS] = PSA(X,K) 返回 K 个更有代表性的 MEMBERS [IDX, MEMBERS, MAX] = PSA(X,K) 返回 K 簇最大直径差每个群集的MAX。 [IDX, MEMBERS, MAX, DIM] = PSA(X,K) 返回 K 簇的维度最大直径差例子： X = [randn(30,2)+2.5;randn(30,2)-2.5]; 子图（1,2,1）； plot