系统聚类matlab代码

系统聚类（System Clustering）通常指的是在MATLAB中使用聚类算法对数据集进行分组的过程，特别是当数据集包含多种类型的变量或特征时。MATLAB提供了一系列工具箱，如Statistics and Machine Learning Toolbox，用于实现各种聚类方法，比如K-means、层次聚类（如凝聚层次聚类或分裂层次聚类）、DBSCAN等。

下面是一个简单的例子，展示如何使用K-means进行系统聚类：

% 导入数据（假设数据存储在矩阵X中）
data = readtable('your_data.csv'); % 替换为你数据文件路径
X = table2array(data(:, 2:end)); % 假设第一列是类别标签

% 设定聚类数k
k = 5; 

% 运行K-means
[idx, C] = kmeans(X, k);

% 显示结果
scatter3(X(:, 1), X(:, 2), X(:, 3), 'filled', 'MarkerSize', 8, 'MarkerEdgeColor', 'none');
hold on;
scatter3(C(:, 1), C(:, 2), C(:, 3), 'r', 'filled', 'MarkerFaceColor', 'r', 'MarkerSize', 16);
legend('Cluster Centers', 'Data Points', 'Location', 'NorthWest');

% idx是每个数据点的聚类标签，C是聚类中心

这只是一个基础示例，实际应用中可能需要预处理数据（标准化、降维等），调整参数，以及评估聚类效果（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）。