matlab求聚类系数熵

MATLAB提供了许多现成的聚类算法，如K-means、DBSCAN、层次聚类等等。不同的聚类算法可能有不同的聚类系数和熵的计算方法。

下面以K-means算法为例，介绍如何在MATLAB中计算聚类系数和熵。

首先，使用K-means算法对数据进行聚类：

load fisheriris
X = meas;
[idx,C] = kmeans(X,3);

其中，`X`是数据矩阵，`idx`是每个数据点所属的簇的编号，`C`是簇中心的坐标。

然后，可以计算聚类系数：

silhouette(X,idx)

该函数返回每个数据点的轮廓系数，以及所有数据点的平均轮廓系数。

最后，可以计算熵：

p = histcounts(idx,'Normalization','probability');
entropy(p)

该代码将聚类结果`idx`看作一个随机变量，计算其概率分布`p`，然后计算其熵。

需要注意的是，聚类系数和熵的计算方法可能因算法而异，可以根据具体情况选择合适的方法。