逐行解释下面的代码：% 构建带权邻接矩阵 distances = squareform(pdist([x, y])); adjacency_matrix = distances; adjacency_matrix(adjacency_matrix == 0) = inf; % 使用 minspantree 函数计算最小生成树 g = graph(adjacency_matrix); mst = minspantree(g); % 绘制图形 figure; scatter(26, 31, 'filled', 'b'); % 标记中心的位置 plot(mst, 'XData', x, 'YData', y, 'LineWidth', 1, 'MarkerSize', 4, 'NodeColor', 'r', 'EdgeColor', 'b'); title('Minimum Spanning Tree'); hold on; scatter(26, 31, 'filled', 'ro'); % 标记中心的位置 plot(x_center,y_center,'rp','MarkerSize',10,'MarkerFaceColor','y'); title('Minimum Spanning Tree'); hold on;

这段代码的作用是构建带权邻接矩阵，计算最小生成树，并绘制图形。下面是对每行代码的解释：

1. `distances = squareform(pdist([x, y]));`：使用`pdist`函数计算点(x, y)之间的距离，并通过`squareform`函数将结果转换为距离矩阵。

2. `adjacency_matrix = distances;`：将距离矩阵赋值给邻接矩阵。

3. `adjacency_matrix(adjacency_matrix == 0) = inf;`：将邻接矩阵中为0的元素替换为无穷大(inf)，以表示两个点之间没有边相连。

4. `g = graph(adjacency_matrix);`：使用邻接矩阵创建一个图对象。

5. `mst = minspantree(g);`：使用`minspantree`函数计算最小生成树。

6. `figure;`：创建一个新的图形窗口。

7. `scatter(26, 31, 'filled', 'b');`：在图中以蓝色实心圆点标记位置为(26, 31)的中心点。

8. `plot(mst, 'XData', x, 'YData', y, 'LineWidth', 1, 'MarkerSize', 4, 'NodeColor', 'r', 'EdgeColor', 'b');`：绘制最小生成树，使用红色节点和蓝色边线，节点大小为4，线宽为1。

9. `title('Minimum Spanning Tree');`：设置图的标题为"Minimum Spanning Tree"。

10. `hold on;`：保持当前图形，并在其上绘制后续的图形元素。

11. `scatter(26, 31, 'filled', 'ro');`：在图中以红色实心圆点标记位置为(26, 31)的中心点。

12. `plot(x_center, y_center, 'rp', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'y');`：在图中以黄色填充的红色五角星标记中心点的位置。

13. `title('Minimum Spanning Tree');`：再次设置图的标题为"Minimum Spanning Tree"。

14. `hold on;`：保持当前图形，并在其上绘制后续的图形元素。

这段代码的目的是计算最小生成树，并将最小生成树的结果以及其他点在图中进行可视化展示。