写一个完整的负荷聚类matlab代码

好的，以下是一个简单的负荷聚类的matlab代码示例。这里采用k-means聚类算法进行聚类，数据集为一个包含多个负荷数据点的矩阵。

% 加载数据集
load('load_data.mat');

% 数据预处理
% 这里假设每个负荷数据点包含24小时的数据，因此将数据点转换为24列
load_data = reshape(load_data, [], 24);

% 标准化数据
load_data_norm = normalize(load_data);

% 聚类
k = 4; % 聚类数目
max_iter = 100; % 最大迭代次数
[cluster_id, centroids] = kmeans(load_data_norm, k, 'MaxIter', max_iter);

% 可视化聚类结果
figure;
gscatter(load_data_norm(:,1), load_data_norm(:,2), cluster_id, 'rgbm', 'o');
hold on;
plot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Cluster 4', 'Centroids');
title('Load Clustering Results');

% 分析聚类结果
% 这里打印每个簇的大小以及负荷曲线
for i = 1:k
    fprintf('Cluster %d: %d data points\n', i, sum(cluster_id == i));
    idx = find(cluster_id == i);
    figure;
    for j = 1:length(idx)
        subplot(length(idx), 1, j);
        plot(load_data(idx(j), :));
        title(sprintf('Load Data Point %d', idx(j)));
    end
end

以上代码中，首先加载了一个包含多个负荷数据点的数据集，然后对数据进行预处理，包括将每个负荷数据点转换为24列，以及使用标准化方法进行数据标准化。接下来使用k-means算法进行聚类，聚类数目为4，最大迭代次数为100。最后，通过可视化工具将聚类结果可视化，并打印出每个簇的大小和负荷曲线。需要注意的是，这里的数据集和预处理方法仅作为示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。