kmeans rssi matlab

K-means 是一种无监督学习算法，可以将一组数据分成多个簇。RSSI（Received Signal Strength Indicator）是接收[信号](https://geek.csdn.net/educolumn/05057486f43155154a04d7d84a955d04?spm=1055.2569.3001.10083)强度指示，用于衡量接收器接收到的无线信号的强度。在 MATLAB 中，可以使用 kmeans [函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)实现对 RSSI 数据的聚类。 下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于对一组 RSSI 数据进行聚类： ```matlab % 导入 RSSI 数据，数据存储在 rssi.mat 文件中 load rssi.mat % 设置聚类数目 k = 3; % 运行 k-means 算法 [idx, C] = kmeans(rssi, k); % 绘制聚类结果 scatter(rssi(:,1), rssi(:,2), 10, idx, 'filled') hold on plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3) hold off 在上述代码中，我们首先导入 RSSI 数据，然后设置聚类数目为 3。接着，我们使用 kmeans [函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)对数据进行聚类，得到每个数据点所属的簇编号 idx 和聚类中心 C。最后，我们使用 scatter [函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)将数据点按簇编号进行绘制，并用 plot [函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)绘制聚类中心。 需要注意的是，上述代码仅为示例，实际应用中需要根据具体数据进行调整。