光伏聚类 matlab

在Matlab中进行光伏聚类，可以使用聚类算法来对光伏数据进行分组和分类。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类、高斯混合模型等。

以下是一个使用K-means算法对光伏数据进行聚类的示例代码：

% 假设有一个包含光伏数据的矩阵pv_data，每一行代表一个光伏样本
% 假设要将光伏数据分为3个簇

% 加载光伏数据
load('pv_data.mat');

% 设置K-means算法的参数
K = 3; % 簇的个数

% 运行K-means算法
[idx, centroids] = kmeans(pv_data, K);

% 绘制聚类结果
figure;
gscatter(pv_data(:,1), pv_data(:,2), idx);
hold on;
plot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
title('PV Clustering Results');

在这个示例中，`pv_data`是一个包含光伏数据的矩阵，每一行代表一个光伏样本，每一列代表一个特征。`K`是指定的簇的个数。`kmeans`函数运行K-means算法，并返回每个样本所属的簇的索引`idx`和簇的中心坐标`centroids`。最后，使用`gscatter`函数将数据点按簇进行绘制，并使用`plot`函数将簇的中心坐标绘制出来。

这只是一个简单示例，你可以根据实际需求调整参数和绘图方式。希望对你有帮助！