%% 中尺度涡特征参数聚类分析 clear; clc; close all; %% 1. 数据加载与预处理 try % 加载数据文件 load('North_Indian_acycdata_20231207_huizong.mat', 'eddy_huizong'); % 验证数据结构 if ~isfield(eddy_huizong, 'areas') || ~isfield(eddy_huizong, 'center_depth') error('数据字段缺失,请检查areas和center_depth字段是否存在'); end % 提取有效数据 valid_data = struct('areas', [], 'depth', []); for i = 1:length(eddy_huizong) if ~isempty(eddy_huizong(i).areas) && ~isnan(eddy_huizong(i).areas) && ... ~isempty(eddy_huizong(i).center_depth) && ~isnan(eddy_huizong(i).center_depth) valid_data.areas = [valid_data.areas; eddy_huizong(i).areas]; valid_data.depth = [valid_data.depth; eddy_huizong(i).center_depth]; end end % 检查数据有效性 if isempty(valid_data.areas) || isempty(valid_data.depth) error('没有找到有效数据'); end catch ME error('数据加载失败: %s', ME.message); end %% 2. 特征预处理 % 标准化处理 [areas_z, area_mu, area_sigma] = zscore(valid_data.areas); [depth_z, depth_mu, depth_sigma] = zscore(valid_data.depth); %% 3. 面积聚类分析 % 肘部法则 max_k_area = min(10, floor(sqrt(length(valid_data.areas)))); [optimal_k_area, sse_area] = elbow_method(areas_z, max_k_area); % 执行聚类 [idx_area, centroids_area] = kmeans(areas_z, optimal_k_area, ... 'Replicates', 15, 'EmptyAction', 'singleton'); % 可视化结果 figure('Name', '面积聚类分析', 'Position', [100 100 1200 500]) subplot(1,3,1) plot(1:max_k_area, sse_area, 'b-o', 'LineWidth', 1.5) title('面积聚类肘部法则') xlabel('聚类数K') ylabel('SSE') grid on subplot(1,3,2) gscatter(ones(size(areas_z)), areas_z, idx_area, lines(optimal_k_area), 'o', 15) title('标准化面积分布') xlim([0.8 1.2]) set(gca, 'XTick', []) subplot(1,3,3) boxplot(valid_data.areas, idx_area) title('原始面积分布') xlabel('聚类编号') ylabel('面积 (km²)') sgtitle('面积聚类结果') %% 4. 深度聚类分析 % 肘部法则 max_k_depth = min(10, floor(sqrt(length(valid_data.depth)))); [optimal_k_depth, sse_depth] = elbow_method(depth_z, max_k_depth); % 执行聚类 [idx_depth, centroids_depth] = kmeans(dept
时间: 2025-07-07 18:50:14 浏览: 16
<think>好的,我现在需要帮助用户实现中尺度涡特征参数的聚类分析,包括数据加载、预处理和可视化,并提供MATLAB代码示例。首先,我需要理解用户的需求。中尺度涡的特征参数主要是面积和深度,所以数据应该是二维的,每个样本有两个特征:面积和深度。用户想用聚类方法将这些涡分成不同的类别,可能用于研究不同类别的涡的结构或分布。
接下来,用户提到的聚类分析,可能需要选择适合的聚类算法。根据提供的引用,用户可能对K-means、分层聚类和FCM模糊聚类有所了解。我需要考虑这些方法的适用性。K-means适合球形簇,计算效率高;分层聚类可以得到树状结构,适合展示层次关系;FCM则允许样本属于多个簇,适合边界不清晰的数据。用户的应用场景是中尺度涡,可能数据分布未知,所以可能需要比较不同算法,或者选择最常用的一种。用户引用了FCM和分层聚类的代码,可能倾向于使用这些方法,但需要具体分析。
然后,数据预处理是关键步骤。中尺度涡的面积和深度可能量纲不同,比如面积可能数值较大,而深度较小,直接聚类会导致面积主导结果。因此,标准化是必须的,比如使用z-score或者最大最小值归一化。根据引用中的代码示例,比如引用[1]中提到的归一化处理,可能需要将数据标准化到同一尺度。
接下来是数据加载。用户可能需要从文件(如CSV、Excel)中读取数据。MATLAB中常用的函数是readtable或xlsread,但考虑到兼容性,使用readtable更常见。假设数据有两列,分别是面积和深度,样本按行排列。
然后是预处理步骤,包括标准化。比如使用zscore函数进行标准化,或者自己计算均值和标准差。标准化后,数据更适合聚类分析。
选择聚类算法部分,用户可能需要示例代码,所以需要提供至少一种方法的实现。考虑到K-means在MATLAB中有内置函数,容易实现,可能作为示例。但用户引用了分层聚类和FCM,所以可能需要提供这两种方法的代码。例如,引用[4]中提到了分层聚类的步骤,而引用[2]是关于FCM的。因此,可能需要展示这两种方法,或者其中一种。
可视化部分,需要将聚类结果在二维平面上展示,用不同颜色标记不同簇,并添加标签、标题等。可能还需要绘制聚类中心,或者轮廓系数评估聚类效果。引用[3]提到了轮廓系数的公式,可能需要在代码中实现或使用内置函数。
现在,整合这些步骤,写出MATLAB代码示例。可能需要包括数据加载、标准化、聚类(比如K-means和分层聚类)、可视化,以及评估指标如轮廓系数。
此外,用户可能还需要了解如何解释结果,比如不同簇的特征参数分布,以及如何调整聚类数量。因此,代码中可能需要包含选择最佳k值的部分,比如肘部法则或轮廓系数最大化。
需要注意代码的注释和可读性,让用户能够理解每一步的作用。同时,引用相关的文献或方法,比如在标准化部分引用[1]中的归一化处理,在聚类算法部分引用[4]的分层聚类步骤。
可能的问题:用户的数据结构是否包含其他特征?是否需要降维?根据问题描述,只有面积和深度,所以是二维,无需降维。但如果有更多特征,可能需要PCA,但用户没有提到,所以暂不考虑。
最后,生成相关问题,可能涉及不同聚类算法的比较、参数选择、预处理的重要性等,参考用户提供的示例问题结构。</think>### MATLAB中尺度涡特征参数聚类分析代码示例
#### 1. 数据加载与预处理
```matlab
% 加载数据(假设文件包含'Area'和'Depth'两列)
data = readtable('eddy_parameters.csv');
X = [data.Area, data.Depth];
% 数据标准化(z-score标准化)
X_normalized = zscore(X);
```
#### 2. 聚类分析实现
**方法1:K-means聚类**
```matlab
% 选择聚类数量(可通过肘部法则或轮廓系数确定)
k = 3;
[idx, centers] = kmeans(X_normalized, k);
```
**方法2:层次聚类**
```matlab
% 计算距离矩阵并生成树状图
dist_matrix = pdist(X_normalized);
linkage_matrix = linkage(dist_matrix, 'ward');
dendrogram(linkage_matrix); % 可视化树状图
idx = cluster(linkage_matrix, 'maxclust', k); % 指定k个簇
```
#### 3. 结果
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