K-means算法读取xlsx文件聚类分析MATLAB代码

以下是使用 MATLAB 实现 K-means 算法读取 xlsx 文件进行聚类分析的代码：

% 读取 xlsx 文件
data = xlsread('data.xlsx');

% 进行 K-means 聚类分析
k = 3; % 定义聚类数目
[idx, C] = kmeans(data, k); % idx 表示每个数据点所属的簇，C 表示每个簇的中心

% 可视化聚类结果
figure;
scatter(data(:,1), data(:,2), 20, idx, 'filled');
hold on;
scatter(C(:,1), C(:,2), 100, [1:k]', 'filled', 'MarkerEdgeColor', 'k');
title('K-means Clustering');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');

在这个代码中，我们使用了 MATLAB 内置的 `xlsread` 函数读取了名为 `data.xlsx` 的文件中的数据。接着，我们使用 `kmeans` 函数进行 K-means 聚类分析，其中 `k` 是我们定义的聚类数目。最后，我们使用 `scatter` 函数将聚类结果可视化出来。

需要注意的是，这个代码中只是简单地读取了 xlsx 文件中的数据。如果你的 xlsx 文件包含了多个工作表或者其他特殊格式，可能需要使用 MATLAB 的其他函数来读取文件。