kmeans聚类用轮廓系数选择k值matlab代码实现

以下是用轮廓系数选择k值的kmeans聚类的MATLAB代码实现：

% 读取数据集
load iris_dataset.mat;
X = meas;

% 初始化变量
max_k = 10;
s = zeros(max_k,1);

% 计算轮廓系数
for k = 2:max_k
    idx = kmeans(X,k);
    s(k) = mean(silhouette(X,idx));
end

% 绘制轮廓系数随k变化的曲线
plot(2:max_k,s(2:end),'bx-');
xlabel('k');
ylabel('Silhouette Value');
title('Silhouette Value vs. Number of Clusters');

上述代码首先读取数据集，然后初始化变量，接着计算每个k值下的轮廓系数，最后绘制轮廓系数随k变化的曲线。可以根据轮廓系数的变化趋势选择最优的k值。