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MATLAB示例，用于对电网或分布式能源进行集群划分的处理和优化。
1.生成随机数据：首先，通过指定节点数量和特征数量，使用rand函数生成了一个随机的节点数据矩阵。
2.设置K-means参数：确定了集群的数量和最大迭代次数，并使用statset函数将这些参数传递给聚类算法。
3.执行K-means聚类算法：调用kmeans函数，使用输入数据和设置的参数执行K-means聚类算法。该函数返回每个节点所属的集群索引和每个集群的中心点坐标。
4.结果分析和处理：在这一部分，进行了一些结果的分析和处理。例如，计算每个集群中节点的平均特征值。通过遍历每个集群的索引，将相应的数据提取出来，并使用mean函数计算平均特征值。结果存储在avgFeatures矩阵中。
5.显示结果：最后，使用disp函数打印输出了每个节点所属的集群索引、每个集群的中心点坐标以及每个集群的平均特征值。
文件列表： Untitled6.m
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发表于 2023-9-9 22:00:55
