在MATLAB中，可以使用kmeans函数来实现k-means算法。以下是一个示例：
% 生成一些随机数据
data = [randn(100,2)+ones(100,2); randn(100,2)-ones(100,2)];
% 使用kmeans函数进行聚类
k = 2; % 聚类的簇数
[idx, centers] = kmeans(data, k);
% 绘制结果
figure;
gscatter(data(:,1), data(:,2), idx);
hold on;
plot(centers(:,1), centers(:,2), 'k*', 'MarkerSize', 10);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids');
上述代码首先生成了一些随机数据，然后使用kmeans函数对数据进行聚类，指定了2个簇。最后，使用gscatter函数将数据点根据聚类结果进行可视化，使用plot函数将聚类中心绘制在图上。
