本文探讨了如何运用K均值算法优化无线传感器网络（WSN）的布局，以提升覆盖范围和能源效率。通过将传感器节点视为数据点并进行聚类，调整K值和算法参数，实现网络布局优化。文中提供了Matlab代码示例，展示了优化过程及可视化结果，旨在为实际应用提供支持。
基于K均值算法的无线传感器网络布局优化——附带Matlab代码
无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）在许多领域中被广泛应用，如环境监测、智能交通、农业等。WSN的性能优化是一个重要的研究方向，其中之一是通过优化传感器节点的布局来提高网络的覆盖范围和能源效率。本文将介绍如何使用K均值算法来实现无线传感器网络的布局优化，并提供相应的Matlab代码。
K均值算法是一种常用的聚类算法，用于将一组数据划分为K个不同的类别。在WSN中，我们可以将传感器节点看作是数据点，通过K均值算法将它们划分为K个簇，每个簇代表一个传感器节点的部署区域。通过调整K的值和优化算法，我们可以达到更好的布局效果。
以下是使用Matlab实现K均值算法的示例代码：
% 生成随机传感器节点的坐标
numNodes = 100; % 传感器节点数量
x = rand(numNodes,
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