我想做10个电池簇一天采集电压数据的层次聚类分析（matlab实现），采集频次为10s，生成matlab代码程序

要做10个电池簇的电压数据层次聚类分析，并且采样频率为每10秒一次，你可以使用MATLAB的`Hierarchical Clustering`函数和时间序列处理工具箱。下面是一个简化的示例代码框架，假设你的电压数据存储在一个名为`battery_data`的结构数组中，每个元素代表一个电池簇，每天的数据按照时间顺序排列：

% 导入所需库
import matlab.timeseries.TimeSeries;
import Statistics Toolbox;

% 假设每天的数据已经按时间顺序组织在 battery_data 结构体中
n_days = length(battery_data);
n_clusters = 10; % 指定的电池簇数

% 初始化簇和数据矩阵
clusters = cell(n_clusters, 1); % 存储每个簇的数据
data_matrix = zeros(1, n_days*n_clusters);

% 遍历每一天和每个电池簇
for i_day = 1:n_days
    for i_cluster = 1:n_clusters
        % 提取第i天第i簇的电压数据
        cluster_data = battery_data{i_day}.cluster(i_cluster).Voltage;
        
        % 将每10秒的电压值平均作为数据点
        data_points = mean(cluster_data(:) ./ 60 * 10, 2); % 除以60是因为1小时=60分钟
        
        % 将数据添加到总矩阵中
        data_matrix((i_day - 1)*n_clusters + i_cluster:length(data_points)) = data_points;
        clusters{i_cluster} = TimeSeries(data_points, 'SampleRate', 1/10); % 创建时间序列对象
    end
end

% 进行层次聚类
Z = linkage(data_matrix, 'ward'); % 使用Ward准则进行聚类
idx = cluster(Z, 'maxclust', n_clusters); % 分配到指定的簇

% 显示结果
figure;
dendrogram(Z);
title('Battery Clusters Hierarchical Dendrogram');
xlabel('Battery');
ylabel('Distance');

% 保存每个簇的时间序列数据
for i_cluster = 1:n_clusters
    save([num2str(i_cluster), '_ Voltage Data.mat'], 'clusters{i_cluster}');
end

%