轨迹曲线聚类的matlab代码

以下是一个简单的基于k-means算法的轨迹曲线聚类的Matlab代码示例：

% 加载轨迹数据
load('trajectory_data.mat');

% 设定聚类数
k = 3;

% 提取特征
features = extract_features(trajectory_data);

% 使用k-means算法进行聚类
[idx, centroids] = kmeans(features, k);

% 可视化聚类结果
plot_clusters(trajectory_data, idx, centroids);

其中，`extract_features`函数用于从轨迹数据中提取特征，可以根据具体需求自行实现。`kmeans`函数是Matlab自带的聚类函数，用于执行k-means算法。`plot_clusters`函数用于将聚类结果可视化。

需要注意的是，轨迹曲线聚类是一个比较复杂的问题，单纯的k-means算法可能不能获得很好的聚类效果。可以尝试其他聚类算法或者结合多种算法进行聚类。