matlab导入scv后，km分析代码

以下是一个简单的 Matlab 代码示例，用于将 CSV 文件导入并执行 K-Means 聚类分析：

% 设置文件名和路径
filename = 'data.csv';
filepath = 'C:\Users\username\Documents\';

% 读取 CSV 文件
data = readmatrix(fullfile(filepath, filename));

% 执行 K-Means 聚类分析
num_clusters = 3; % 设置要分成的簇的数量
[idx, C] = kmeans(data, num_clusters);

% 绘制聚类结果
figure;
scatter(data(:,1), data(:,2), 10, idx, 'filled');
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
title('K-Means Clustering');
xlabel('X');
ylabel('Y');
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');

在代码中，首先需要设置 CSV 文件的文件名和路径。然后，使用 `readmatrix` 函数读取 CSV 文件中的数据。接下来，使用 `kmeans` 函数执行 K-Means 聚类分析，并将分配给每个数据点的簇索引存储在 `idx` 变量中，将每个簇的质心存储在 `C` 变量中。最后，使用 `scatter` 函数绘制数据点的散点图，并使用 `plot` 函数绘制每个簇的质心。