我在这里有点困惑。 matlab中现有的kmeans函数是否能够连续查找数据的kmeans？或者，onlinephase是否意味着别的什么？
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不，'onlinephase'是在通常的“assign-recompute”迭代之后的第二步（在批处理模式下）。它保证在给定距离函数（也给出初始聚类质心）的情况下，通过在聚类之间移动点来找到局部最小解，直到总距离不能进一步减小。
不要将此与发现全局最小值（我认为是NP难问题）相混淆
文档中对此进行了详细解释：
算法
kmeans使用两阶段迭代算法来最小化 点到质心的距离，在所有k个簇上求和：
第一阶段使用批量更新，其中每次迭代都包括将点重新分配到最近的集群质心，一次性完成， 然后重新计算聚类质心。这个阶段 偶尔不会收敛到局部最小值的解决方案， 也就是说，将任何一个点移动到a的数据分区 不同的群集增加了总距离。这是更多 可能是小数据集。批处理阶段很快，但可能 只是将解决方案作为第二阶段的起点。
第二阶段使用在线更新，如果这样做会减少距离总和，则会单独重新分配点数 每次重新分配后重新计算质心。每次迭代 在第二阶段包括一次通过所有点。 第二阶段将收敛到局部最小值，尽管可能存在 是总距离较低的其他局部最小值。问题 找到全局最小值只能通过一般来解决 详尽的（或聪明的，或幸运的）选择起点，但使用 具有随机起始点的几个重复通常导致a 解决方案是全球最低限度。