kmeans轮廓系数程序matlab

以下是使用MATLAB实现k-means算法并计算轮廓系数的示例代码：

% 加载数据
load iris_dataset.mat
X = meas;

% k-means聚类
k = 3;
max_iter = 100;
[IDX, C] = kmeans(X, k, 'MaxIter', max_iter);

% 计算轮廓系数
s = silhouette(X, IDX);

% 绘制聚类结果和轮廓系数图
figure;
subplot(1,2,1);
gscatter(X(:,1), X(:,2), IDX, 'rgb', 'osd');
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids', 'Location', 'NW');
title('k-means Clustering');

subplot(1,2,2);
bar(s);
xlabel('Data Point');
ylabel('Silhouette Value');
title('Silhouette Plot');

这段代码将鸢尾花数据集加载到变量X中，并使用k-means算法将数据分为3个簇。然后，使用silhouette函数计算每个数据点的轮廓系数，并使用gscatter函数将聚类结果可视化。最后，使用bar函数绘制轮廓系数图。