导入现有经纬度 坐标的excel软件对K-mesans聚类个数进行不断迭代的sse评估结果可视化的matlab代码

以下是一个可能的 Matlab 代码示例，用于导入现有经纬度坐标的 Excel 文件，对 K-means 聚类个数进行不断迭代的 SSE 评估结果可视化：

% 导入 Excel 文件中的经纬度坐标数据
data = xlsread('coordinates.xlsx');

% 对数据进行标准化处理，以便在计算聚类距离时不受单位影响
data_norm = zscore(data);

% 设置 K-means 聚类的最大个数和每次迭代的步长
max_k = 10;
step_k = 1;

% 创建一个空数组，用于存储 SSE 评估结果
sse = zeros(max_k/step_k, 1);

% 迭代计算每个 K 值下的 SSE
for k = 1:step_k:max_k
    [idx, C, sumd] = kmeans(data_norm, k);
    sse(k/step_k) = sum(sumd);
end

% 绘制 SSE 评估结果的可视化图表
figure;
plot(1:step_k:max_k, sse, 'o-', 'LineWidth', 2);
xlabel('Number of Clusters (k)');
ylabel('Sum of Squared Distances (SSE)');
title('Elbow Method for Optimal k');
grid on;

该代码将首先导入一个名为 "coordinates.xlsx" 的 Excel 文件，其中包含经纬度坐标数据。然后，代码将对数据进行标准化处理，并设置 K-means 聚类的最大个数和每次迭代的步长。接下来，代码将迭代计算每个 K 值下的 SSE，并将结果存储在一个数组中。最后，代码将绘制 SSE 评估结果的可视化图表，以帮助确定最佳的 K-means 聚类个数。