基于MATLAB的交通干道车流量聚类分析与预测

概述：
交通干道的车流量对于城市交通管理和规划具有重要意义。通过对车流量的聚类分析和预测，可以帮助交通规划者和决策者了解交通流量的分布和趋势，从而优化交通资源分配和改善交通流动性。本文将介绍如何利用MATLAB进行交通干道车流量的聚类分析和预测，并提供相应的源代码。

步骤1：数据收集和准备
首先，我们需要收集交通干道的车流量数据。这些数据可以来自于交通监控设备、传感器或其他数据源。确保数据包含足够的时间跨度和车流量信息。接下来，我们将数据导入MATLAB，并进行必要的数据预处理，例如去除异常值和填充缺失值。

步骤2：特征提取
在进行聚类分析之前，我们需要从车流量数据中提取有效的特征。常用的特征包括每小时或每天的平均车流量、峰值车流量、车流量变化等。根据具体问题的需求，还可以考虑其他特征，如工作日与非工作日的车流量差异等。

步骤3：模糊C均值聚类（FCM）
FCM是一种常用的聚类算法，它能够根据数据的相似性将数据分成不同的簇。在MATLAB中，我们可以使用fcm函数实现FCM聚类。以下是一个简单的使用示例：

% 导入数据
data =