帮我分析这串代码clearclcclose all;Image=imreadfruitjpg;subplot121;imshowImagetitle原图像; hsv=rgb2hsvImage;h=hsv1;hh330360=0;NM=sizeh;training=h;startdata = 0;60360;120360;180360;240360;300360;IDXC= kmeanstraini

这段代码主要是对一张名为"fruit.jpg"的图片进行分割，分割出其中的不同颜色区域，最终得到二值化的图像。具体分析如下：

1. 第一行代码用于清空命令窗口、关闭所有图像和清空工作空间变量。
2. 第二行代码读取名为"fruit.jpg"的图片，并将其存储在变量Image中。
3. 第三行代码用subplot函数创建一个2行1列的图像窗口，并在第1个子图中显示原图像Image，设置标题为"原图像"。
4. 第4行代码将RGB格式的图像Image转换为HSV格式，并将其存储在变量hsv中。
5. 第5行代码从hsv中获取色调(hue)通道，并将其存储在变量h中。
6. 第6行代码将色调值大于330/360的像素值设为0，即将红色和紫色区域的像素值置为0。
7. 第7行和第8行代码获取h的大小，并将其存储在变量N和M中。
8. 第9行代码将h中的所有像素值存储在一维数组training中。
9. 第10行代码设置kmeans算法的初始质心，即将training中的像素值分为6类，每一类的初始质心分别为0、60/360、120/360、180/360、240/360和300/360。
10. 第11行代码使用kmeans算法将training中的像素值分为6类，并返回每个像素所属的类别索引和每个类别的质心。
11. 第12行代码将索引值为1的类别的像素值置为1，其余像素值置为0，即将分割出的区域用二值化的方式表示。
12. 第13行代码将idbw变量的一维数组转换为与h相同大小的矩阵template。
13. 第14行代码用subplot函数在第2个子图中显示二值化后的图像template，设置标题为"分割后的图像"。
14. 第15行代码将二值化后的图像template存储为名为"clusterseg.jpg"的文件