写一个matlab代码，用智能优化算法优化K-means算法的两个参数。

很高兴回答你的问题！以下是一个matlab的示例代码，使用粒子群优化算法（PSO）优化K-means算法的两个参数：

% 初始化参数：
k = 3;                % 簇的数量
max_iter = 100;       % 最大迭代次数

% 生成数据：
X = randn(1000,2);    % 生成随机数据，1000个数据点

% 定义目标函数：
obj_func = @(params) kmeans_obj_func(X, k, params);

% 运行PSO算法：
options = optimoptions('particleswarm','MaxIterations',max_iter);
lb = [1, 0];          % 参数下限
ub = [100, 1];        % 参数上限
[params, fval] = particleswarm(obj_func, 2, lb, ub, options);

% 使用优化后的参数运行K-means算法：
[idx, C] = kmeans(X, k, 'MaxIter', params(1), 'Replicates', 5, 'Distance', 'sqeuclidean', 'Options', statset('Display','off'));

% 显示聚类结果：
figure;
scatter(X(:,1),X(:,2),10,idx,'filled')
hold on;
scatter(C(:,1),C(:,2),100,'k','linewidth',2)
title(['聚类结果 (k = ' num2str(k) ')'])

请注意，在运行该代码之前，您需要自己编写`kmeans_obj_func`函数来计算K-means算法的目标函数。另外，对于不同的数据集和问题，您可能需要调整PSO算法的参数和K-means算法的参数，以达到更好的结果。希望这个示例能帮助你解决问题！