使用matlab编写WSN中基于模糊数学进行分簇的代码，输出多张图

在无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）中，使用模糊逻辑进行分簇是一种常见的优化算法，因为它能够处理不确定性并适应环境变化。以下是一个简单的步骤和示例代码，用于在MATLAB中实现基于模糊C-Means (Fuzzy C-Means) 的分簇过程，并生成多张图表展示结果：

首先，你需要安装MATLAB的Fuzzy Logic Toolbox。如果你还没有安装，可以通过命令`ver`检查是否有此工具箱。

% 检查是否安装了Fuzzy Logic Toolbox
if ~isToolboxInstalled('Fuzzy')
    error('Please install the Fuzzy Logic Toolbox to proceed.');
end

假设你已经有了数据集`data`，包含每个节点的特征，如位置信息、温度等。这里我们用随机生成的数据举例：

% 生成随机数据示例
numNodes = 100; % 节点数量
dimensions = 2; % 特征维度
data = rand(numNodes, dimensions); % 随机二维位置数据

接下来，我们可以定义模糊集合（fuzzy sets），初始化模糊中心，并运行FCM算法：

% 初始化模糊C-Means参数
numClusters = 5; % 希望得到的簇数
maxIterations = 200; % 最大迭代次数
tolerance = 1e-6; % 目标误差

% 运行Fuzzy C-Means
[Fcm Centers, Membership] = fcm(data', numClusters, 'MaxIter', maxIterations, 'TolFun', tolerance);

`Fcm`矩阵包含了每个节点对每个簇的隶属度，`Centers`则是最终确定的模糊簇中心。

为了可视化，你可以创建散点图显示原始数据和簇中心：

% 创建散点图
figure;
scatter(data(:,1), data(:,2), '.');
hold on;
scatter(Centers(:,1), Centers(:,2), 'filled', 'MarkerFaceColor', 'r', 'MarkerSize', 10);
legend('Sensor Nodes', 'Cluster Centers');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
title('Sensor Data with Cluster Centers');

如果需要查看每个簇内部的数据分布，可以绘制模糊聚类后的分配图：

% 绘制每个节点的模糊分配
figure;
imagesc(reshape(Membership, [numClusters, numNodes]));
colormap(jet);
xlabel('Node Index');
ylabel('Cluster Number');
title('Membership Matrix');
colorbar;

这只是一个基础的例子，实际应用可能需要根据具体数据预处理和调整参数。