kmeans聚类算法matlab计算出聚类数量关于轮廓系数曲线

以下是使用kmeans聚类算法，计算出聚类数量关于轮廓系数的曲线的MATLAB代码示例：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas;

% 计算轮廓系数
maxK = 10; % 聚类数量的最大值
silhouetteScores = zeros(1, maxK);
for k = 2:maxK
    idx = kmeans(X, k);
    silhouetteScores(k) = mean(silhouette(X, idx));
end

% 绘制曲线
figure;
plot(2:maxK, silhouetteScores(2:end), '-o');
xlabel('聚类数量 k');
ylabel('轮廓系数');
title('聚类数量关于轮廓系数的曲线');

在此代码中，我们使用了内置的鱼类数据集`fisheriris`，并将其存储在变量`X`中。然后，我们使用循环计算k=2到10的kmeans聚类算法并计算每个聚类数量的平均轮廓系数。最后，我们使用MATLAB的绘图功能绘制聚类数量关于轮廓系数的曲线。