写一个MATLAB代码;采用 GMM 聚类方法对光伏功率相似日进行选择

在MATLAB中，我们可以使用Gaussian Mixture Model (GMM)来进行光伏功率数据的聚类，以便选择相似的日。以下是一个简单的示例代码，假设我们已经有了一个包含每日光伏功率时间序列的数据集`daily_power_data`：

% 导入所需的库
import Statistics.and MachineLearning.GaussianMixtureModel

% 假设每日功率数据已经存储在一个矩阵中，每一列代表一天的功率值
data = daily_power_data;

% 数据预处理，如果需要标准化或者其他处理步骤，请在此处完成
if needed
    data = ... % 根据数据特性进行预处理
end

% 设置GMM模型的参数，如混合数K
num_components = 3; % 假设有三个不同的光伏功率模式

% 初始化并拟合GMM模型
gmm = fitgmdist(data, num_components);

% 计算每个样本的属于每个高斯分量的概率
probs = posterior(gmm, data);

% 对概率最高的分量进行聚类，这里以0.5作为阈值
labels = gmm.predict(data);
similar_days = find(max(probs, [], 2) > 0.5); % 找到相似度大于0.5的日子

% 输出结果
disp("相似光伏功率日索引：");
disp(similar_days);

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