非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）聚类的MATLAB代码示例中，数据集的格式应该是什么样子的

在非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）聚类的MATLAB代码示例中，数据集应该是一个非负矩阵，其中每一列代表一个样本，每一行代表一个特征或属性。

通常，数据集的格式为一个矩阵，其中每行表示一个样本，每列表示一个特征。假设你有N个样本和M个特征，那么数据集的维度应该是 N × M。

这里给出一个示例数据集的格式：

data = [
    0.2, 0.5, 0.1, 0.8;
    0.1, 0.3, 0.6, 0.9;
    0.4, 0.2, 0.7, 0.3;
    ...
];

在这个示例中，我们有4个样本和4个特征。每个元素表示某个样本在某个特征上的取值。请注意，数据集中的所有元素都应该是非负的。

你可以根据你自己的数据集来替换示例中的数值。确保数据集的格式正确，并且所有的元素都是非负值，以便在进行非负矩阵分解聚类时获得准确的结果。