如何在MATLAB软件中把以下数据用Kruskal算法进行最小生成树的构建4 5 11 4 4 4.6 1 3 11 5 9 5.2 1 5 14 4 3 9.6 1 6 15 2 8 16 1 2 17 2 7 17 1 4 18 2 5 19 1 8 19 2 9 24 1 9 20 2 6 45 4 6 21 1 7 25

以下是在MATLAB中使用Kruskal算法进行最小生成树构建的代码：

% 定义数据
data = [4 5 11; 4 4.6 1; 3 11 5; 9 5.2 1; 5 14 4; 3 9.6 1; 6 15 2; 8 16 1; 2 17 2; 7 17 2; 4 18 2; 5 19 2; 8 19 2; 9 24 2; 6 45 1; 7 25 1];

% 构建邻接矩阵
n = size(data, 1);
adjMat = zeros(n);
for i = 1:n
    for j = i+1:n
        dist = norm(data(i,2:3) - data(j,2:3));
        adjMat(i,j) = dist;
        adjMat(j,i) = dist;
    end
end

% 使用Kruskal算法构建最小生成树
[~, E] = kruskal(adjMat);

其中，`data`变量存储了原始数据，第一列是节点编号，第二列和第三列是节点的坐标。通过计算节点之间的欧几里得距离，我们可以构建一个邻接矩阵`adjMat`。然后，我们使用MATLAB内置的`kruskal`函数进行最小生成树的构建，得到最小生成树的边集合`E`。