聚类分析中用matlab计算表格畸变程度K程序

以下是在MATLAB中计算表格畸变程度K的示例代码：

% 导入数据
data = readtable('data.xlsx');

% 获取数据表的列数
numCols = size(data, 2);

% 初始化畸变程度数组
distortions = zeros(1, numCols);

% 循环计算每个列的畸变程度
for k = 1:numCols
    % 使用k-means聚类算法进行聚类
    [~, C] = kmeans(data, k);
    
    % 计算每个数据点到其所属簇中心的距离平方和
    distances = pdist2(data, C).^2;
    [~, clusters] = min(distances, [], 2);
    sumDistances = accumarray(clusters, distances(:, k), [], @sum);
    
    % 计算畸变程度
    distortions(k) = sum(sumDistances);
end

% 绘制畸变程度随簇数k的变化图
plot(1:numCols, distortions);
xlabel('簇数k');
ylabel('畸变程度');
title('Elbow Method');

在这个代码中，我们首先从Excel文件中读取数据并存储在一个数据表中。然后我们循环计算每个列的畸变程度。对于每个列，我们使用k-means聚类算法进行聚类，并计算每个数据点到其所属簇中心的距离平方和。最后，我们将所有数据点的距离平方和相加得到畸变程度。我们将这个畸变程度存储在一个数组中，并绘制畸变程度随簇数k的变化图，以便我们可以使用“肘部方法”来确定最佳的簇数。