data=xlsread('D:\usedata\lastdata3.xlsx') data=data(:,1:2) [idx, centers] = kmeans(data, 4); options = [2, 100, 1e-5, 0]; [~, U, ~, ~, centers] = fcm(data, 4, options, centers); figure; plot(data(:,1), data(:,2), 'o'); hold on; maxU = max(U); index1 = find(U(1,:) == maxU); index2 = find(U(2,:) == maxU); index3 = find(U(3,:) == maxU); index4 = find(U(4,:) == maxU); line(data(index1,1), data(index1,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'g'); line(data(index2,1), data(index2,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'r'); line(data(index3,1), data(index3,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'b'); line(data(index4,1), data(index4,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'c'); plot(centers(1,1), centers(1,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(2,1), centers(2,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(3,1), centers(3,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(4,1), centers(4,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); disp('聚类中心：') disp(centers) for i = 1:size(centers,1) disp(['第',num2str(i),'个聚类的范围：']) index = find(U(i,:) == maxU); range = [min(data(index,1)), max(data(index,1)), min(data(index,2)), max(data(index,2))]; disp(range) end

这段代码是用于进行聚类分析的，使用的是 Fuzzy C-Means（模糊C均值）算法。具体实现过程如下：

1. 从 Excel 文件中读取数据，只保留前两列数据。

2. 使用 K-Means 算法进行初步聚类，得到 4 个簇的聚类中心。

3. 使用 Fuzzy C-Means 算法对数据进行再次聚类，得到每个数据点属于每个簇的概率矩阵 U，以及新的聚类中心 centers。

4. 将数据点按照它们最有可能属于的簇进行分类，并在图表中以不同颜色显示。

5. 在图表中显示每个簇的聚类中心。

6. 输出每个簇的数据范围。

总之，这段代码可以帮助我们对数据进行聚类分析，帮助我们发现数据中的潜在模式和规律。

相关问题

data = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'A1:B73'); x = data(:, 1); y = data(:, 2);

这段代码是用来读取名为"data.xlsx"的Excel文件中的第一个工作表"Sheet1"中的数据，并将第一列数据存储在变量x中，第二列数据存储在变量y中。其中"xlsread"是MATLAB中用来读取Excel文件数据的函数，它的第一个参数是Excel文件的名称，第二个参数是要读取的工作表名称，第三个参数是要读取的数据范围。

%% 数据读入 data = xlsread('data.xlsx'); n = size(data, 1); % 工件数 m = size(data, 2) - 1; % 机器数 p = data(:, 1); % 工件加工时间 M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间中data.xlsx文件是什么

`data.xlsx` 文件是存储流水车间调度问题数据的 Excel 文件，其中第一列为每个工件的加工时间，第二列到最后一列则为每个工件在每台机器上的加工时间。文件中每行表示一个工件，每列表示一台机器，因此文件大小为 $n \times (m+1)$。在代码中，我们通过 `xlsread` 函数读取了这个 Excel 文件并将数据存储在了 `p` 和 `M` 两个变量中。