我需要一份天气类型聚类使用的气象数据

以下是一份气象数据，可以用于天气类型聚类：

日期 | 温度 | 湿度 | 风速 | 天气状况
---|---|---|---|---
2021-01-01 | 10 | 80 | 5 | 晴
2021-01-02 | 8 | 85 | 7 | 阴雨
2021-01-03 | 12 | 70 | 8 | 多云
2021-01-04 | 15 | 65 | 6 | 晴
2021-01-05 | 9 | 90 | 10 | 雾
2021-01-06 | 7 | 95 | 12 | 雨
2021-01-07 | 11 | 75 | 9 | 多云
2021-01-08 | 13 | 68 | 7 | 晴
2021-01-09 | 14 | 72 | 6 | 晴
2021-01-10 | 6 | 92 | 11 | 雪

以上数据包含了日期、温度、湿度、风速和天气状况等信息，可以用于分析和聚类不同的天气类型。可以根据需要添加更多的气象数据。

相关问题

AP 聚类算法需要的数据类型

AP 聚类算法需要的数据类型为距离矩阵（distance matrix）。距离矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素代表两个数据点之间的距离。距离可以是欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。在进行 AP 聚类时，算法会使用距离矩阵来计算每个数据点的“吸引力值”和“归属度”，从而将数据点分配到不同的簇中。因此，距离矩阵是 AP 聚类算法的核心输入数据类型。

我要写一个关于天气类型聚类的matlab程序，聚类分为晴天，多云，阴天，雨雪四种天气类型

以下是一个简单的matlab程序，用于对天气类型进行聚类：

clear all;
close all;

% 导入数据，包含每天的温度、湿度、气压和降水量
data = xlsread('weather_data.xlsx');

% 对数据进行归一化处理
data = (data - min(data)) ./ (max(data) - min(data));

% 进行聚类分析
[idx, C] = kmeans(data, 4);

% 将聚类结果可视化
figure;
scatter(data(idx==1,1),data(idx==1,2), 'r');
hold on;
scatter(data(idx==2,1),data(idx==2,2), 'g');
scatter(data(idx==3,1),data(idx==3,2), 'b');
scatter(data(idx==4,1),data(idx==4,2), 'k');
scatter(C(:,1),C(:,2), 100, 'filled', 'm');
legend('晴天', '多云', '阴天', '雨雪', '聚类中心');
xlabel('温度');
ylabel('湿度');
title('天气类型聚类结果');

该程序使用了k-means聚类算法，将天气数据分为4个簇，并将聚类结果可视化。每个簇表示一种天气类型，可以根据聚类结果进行分类，例如第1个簇表示晴天，第2个簇表示多云，以此类推。