如果是用matlab设置自定义silhouette函数呢

在MATLAB中，我们同样可以自定义silhouette函数来评估聚类结果的好坏程度。下面是一种可能的实现方式，仅供参考：

function s = silhouette(X, labels)
    n = size(X, 1);
    k = length(unique(labels));
    s = zeros(n, 1);
    for i = 1:n
        ci = labels(i);
        a = mean(pdist2(X(i,:), X(labels==ci,:), 'euclidean'));
        b = min([mean(pdist2(X(i,:), X(labels==cj,:), 'euclidean')) ...
                 for cj = setdiff(unique(labels), ci)]);
        s(i) = (b - a) / max(a, b);
    end
    s = mean(s);
end

其中，X表示特征矩阵，labels表示聚类结果的标签。在函数内部，我们首先计算出聚类结果中簇的个数，然后初始化silhouette系数的数组。接着，我们遍历每一个点，对于每一个点，计算它与同簇其他点的平均距离a，以及它与其他簇中所有点的平均距离b。最后，我们将该点的silhouette系数保存到数组中，并返回所有点的平均silhouette系数。

需要注意的是，自定义silhouette函数的具体实现方式可能因应用场景而异，上述代码只是一种实现方式。