导入现有地理坐标excel表格的K-means聚类的sse评估matlab可视化代码

这里是一个导入现有地理坐标Excel表格的K-means聚类的SSE评估MATLAB可视化代码的示例：

% 导入Excel表格
data = xlsread('coordinates.xlsx');
X = data(:,1:2);

% 执行K-means聚类
K = 3; % 设置聚类数量
[idx, C] = kmeans(X, K);

% 计算SSE评估值
D = pdist2(X, C);
minD = min(D, [], 2);
SSE = sum(minD.^2);

% 可视化聚类结果
figure;
scatter(X(:,1), X(:,2), 10, idx, 'filled');
hold on;
scatter(C(:,1), C(:,2), 100, 'k', 'filled');
title(sprintf('K-means Clustering (k=%d, SSE=%.2f)', K, SSE));
hold off;

在这个示例中，我们首先从Excel表格中读取地理坐标数据，并将其存储在变量X中。接下来，我们使用MATLAB的kmeans函数执行K-means聚类，并将聚类数量设置为3。然后，我们计算SSE评估值并将聚类结果可视化。最后，我们在图表标题中显示聚类数量和SSE评估值。

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导入现有地理坐标excel表格的K-means聚类的sse评估matlab代码

以下是导入现有地理坐标excel表格的K-means聚类的sse评估matlab代码示例：

% 导入Excel表格
data = xlsread('coordinates.xlsx');

% 进行K-means聚类
num_clusters = 4; % 设定聚类簇数
[idx, centroids] = kmeans(data, num_clusters);

% 计算SSE评估指标
sse = zeros(num_clusters, 1); % 初始化SSE变量
for i = 1:num_clusters
    cluster_points = data(idx == i, :);
    centroid = centroids(i, :);
    sse(i) = sum(sum((cluster_points - repmat(centroid, size(cluster_points, 1), 1)).^2));
end

% 输出SSE值
disp('SSE for each cluster:');
disp(sse);

在此示例中，我们首先使用`xlsread`函数从Excel表格中读取地理坐标数据。然后，我们使用`kmeans`函数将数据分为指定的聚类簇数。最后，我们计算每个聚类簇的SSE评估指标，并将其输出到控制台。

导入现有地理坐标文件的K-means聚类的sse评估matlab代码

以下是导入现有地理坐标文件的K-means聚类的SSE评估MATLAB代码：

% 导入地理坐标数据
data = load('coordinates.txt');

% 设定聚类数K
K = 5;

% 运行K-means算法
[idx, centroids] = kmeans(data, K);

% 计算每个数据点与其所属簇质心的距离平方和
SSE = 0;
for i = 1:K
    cluster = data(idx == i, :);
    centroid = centroids(i, :);
    SSE = SSE + sum(sum((cluster - centroid).^2));
end