轮廓系数法matlab

轮廓系数法是一种用于评估聚类质量的方法，在Matlab中可以通过编写相应的函数来实现。首先，可以使用reshape函数将数据进行重塑，以便进行聚类计算。
其次，可以参考提供的GitHub链接，该链接提供了一个实现K-means聚类算法的代码示例。
接下来，为了计算轮廓系数，首先需要编写一个计算“有序属性”距离的函数。可以使用matlab中自带的pdist或者是norm函数来进行计算。以下是一个示例函数，用于计算两个样本点之间的闵可夫斯基距离，其中p表示距离的阶数。
最后，可以使用计算得到的距离来计算轮廓系数，并根据具体的问题和需求进行相应的分析和解释。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab求轮廓系数,K-mean算法分析 - osc_b2jf5efr的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...](https://blog.csdn.net/weixin_31129039/article/details/115940370)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [k-means聚类算法及matlab实现(简单实现)](https://blog.csdn.net/qq_43812171/article/details/106301439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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