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clc
%%
% Lettura della matrice quadrata
% Controllo per verificare se la matrice è quadrata
load data_clustering

[m, n] = size(A);
if m ~= n
    error('La matrice non è quadrata.');
end

% Vettorizzazione della matrice
A_vector = A(:);  % Trasforma la matrice in un vettore colonna

% Clustering k-means con 5 cluster
num_clusters = 5;
[idx, ~] = kmeans(double(A_vector), num_clusters,'Replicates', 10, 'Distance', 'cityblock');

% Ricostruzione della matrice con i valori del cluster
A_clustered = reshape(idx, m, n);

% Visualizzazione della matrice originale e della matrice clusterizzata
disp('Matrice originale:');
disp(A);

disp('Matrice con i valori del cluster:');
disp(A_clustered);

% Visualizzazione con immagini per facilitare il confronto
figure;
subplot(1,2,1);
imagesc(A);
title('Matrice originale');
colorbar;

subplot(1,2,2);
imagesc(A_clustered); colormap jet
title('Matrice clusterizzata');
colorbar;