轮廓系数matlab

轮廓系数（Silhouette Coefficient）是一种用于评估聚类质量的指标，它考虑了聚类内部的紧密度和聚类间的分离度。在Matlab中可以使用silhouette函数来计算轮廓系数。

使用方法如下：

1. 将聚类结果和数据矩阵作为输入参数传递给silhouette函数。

2. 如果聚类结果是一个向量，表示每个数据点所属的聚类类别，则需要将其转换为一个矩阵，其中每行表示一个聚类类别，每列表示一个数据点。可以使用ind2vec函数来进行转换。

3. 可以指定距离度量和聚类算法，以便计算正确的轮廓系数。

下面是一个示例代码：

% 生成样本数据
X = rand(100, 2);

% 使用KMeans算法进行聚类
[idx, C] = kmeans(X, 2);

% 将聚类结果转换为矩阵形式
Y = ind2vec(idx')';

% 计算轮廓系数
s = silhouette(X, idx, 'euclidean');

% 输出轮廓系数
disp(['Silhouette Coefficient = ', num2str(mean(s))]);

其中，X是数据矩阵，idx是聚类结果向量，C是聚类中心矩阵，Y是聚类结果矩阵，'euclidean'是距离度量。