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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导入现有经纬度 坐标的excel软件对K-mesans聚类个数进行不断迭代的sse评估结果可视化的matlab代码

以下是一个可能的 Matlab 代码示例，用于导入现有经纬度坐标的 Excel 文件，对 K-means 聚类个数进行不断迭代的 SSE 评估结果可视化：

% 导入 Excel 文件中的经纬度坐标数据
data = xlsread('coordinates.xlsx');

% 对数据进行标准化处理，以便在计算聚类距离时不受单位影响
data_norm = zscore(data);

% 设置 K-means 聚类的最大个数和每次迭代的步长
max_k = 10;
step_k = 1;

% 创建一个空数组，用于存储 SSE 评估结果
sse = zeros(max_k/step_k, 1);

% 迭代计算每个 K 值下的 SSE
for k = 1:step_k:max_k
    [idx, C, sumd] = kmeans(data_norm, k);
    sse(k/step_k) = sum(sumd);
end

% 绘制 SSE 评估结果的可视化图表
figure;
plot(1:step_k:max_k, sse, 'o-', 'LineWidth', 2);
xlabel('Number of Clusters (k)');
ylabel('Sum of Squared Distances (SSE)');
title('Elbow Method for Optimal k');
grid on;

该代码将首先导入一个名为 "coordinates.xlsx" 的 Excel 文件，其中包含经纬度坐标数据。然后，代码将对数据进行标准化处理，并设置 K-means 聚类的最大个数和每次迭代的步长。接下来，代码将迭代计算每个 K 值下的 SSE，并将结果存储在一个数组中。最后，代码将绘制 SSE 评估结果的可视化图表，以帮助确定最佳的 K-means 聚类个数。