根据上面描述写一个详细完整的代码

以下是完整代码，用于处理上述描述的五个路口（'经中路-纬中路', '纬中路-景区入口', '经三路-纬中路', '经中路-纬一路', '经中路-环南路'）的数据，并分别进行分组汇总、绘图、聚类和交通流量分析：

% 初始化数据结构
路口_data = cell(5, 1);
roads = {'经中路-纬中路', '纬中路-景区入口', '经三路-纬中路', '经中路-纬一路', '经中路-环南路'};

% 遍历五个路口
for i = 1:length(roads)
    % 提取对应路段的数据
    idx = strcmp(data0.Intersection, roads{i});
    data_i = data0(idx, :);

    % ...（之前提到的步骤）
    data_i.Hour = hour(data_i.Time);
    data_i DirecSplit = strsplit(data_i.Direction, '-', 'Delimiter', '-');
    
    switch DirecSplit{2}
        case '经'
            DirectionName = 'EastWest';
        case '纬'
            DirectionName = 'NorthSouth';
        otherwise
            continue;  % 如果不是直行，忽略
    end
    
    % 提取直行和转弯数据并分组
    groupedData_i = varfun(@numel, data_i, 'GroupingVariables', {'Hour', DirectionName}, 'InputVariables', 'LicensePlateNumber');
    groupedData_i.Properties.VariableNames{'numel_LicensePlateNumber'} = ['TrafficFlow_' roads{i}];  % 重命名列
    
    % 创建透视表
    traffic_pivot_i = unstack(groupedData_i, 'TrafficFlow_' roads{i}, DirectionName);
    traffic_pivot_i = fillmissing(traffic_pivot_i, 'constant', 0);  % 填充缺失值
    
    % 绘制车流量曲线图
    figure;
    hold on;
    uniqueDirections_i = unique(traffic_pivot_i.Properties.VariableNames(2:end));
    for j = 1:length(uniqueDirections_i)
        directionData = traffic_pivot_i{:, j+1};
        plot(traffic_pivot_i.Hour, directionData, '-o', 'DisplayName', ['Direction ' roads{i} ' ' num2str(j)]);
    end
    title(sprintf('%s的按方向划分的每小时交通流量', roads{i}));
    xlabel('Hour');
    ylabel('Traffic Flow');
    grid on;
    xticks(0:23);
    legend('show');
    hold off;
    
    % ...（继续聚类和K-means部分，这里直接复制相同的代码）

    % 更新路口_data结构
    路口_data{i} = groupedData_i;
end

% 结果展示
% 在此位置，您可以遍历路口_data结构，对所有五个路口的结果进行汇总、比较或进一步分析