利用K-means聚类和肘部法确定最佳聚类个数的MATLAB代码

K-means聚类是一种数据分析技术，用于将相似的数据点分组成簇。肘部法是一种常用的方法，用于确定给定数据集的最佳聚类个数。为了进行K-means聚类，首先需要对数据进行归一化，以确保每个特征具有相似的尺度。数据归一化后，应用K-means算法。该算法需要输入要形成的簇的数量，可以在一定范围内进行指定。肘部法有助于从这个范围中选择适当的聚类个数。它通过计算不同k值下的簇内平方和（WCSS），然后在WCSS与聚类个数之间的图中识别“肘部”点。确定了最佳聚类个数后，算法根据数据的相似性将每个数据点分配给其中一个簇。此过程重复进行，直到达到收敛，即数据点对聚类的分配不再改变。值得一提的是，提到的代码是在MATLAB中实现的，它为数据分