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。