把FAMALE.TXT和MALE.TXT两个文件合并成一个，同时采用身高和体重数据作为特征，设类别数为2，利用C均值聚类和模糊C均值（FCM）方法对数据进行聚类，并将聚类结果表示在二维平面上。尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的结果。

您的问题涉及到数据合并、聚类和可视化的操作。以下是实现该任务的一种可能方法：

1. 首先，将"FEMALE.TXT"和"MALE.TXT"两个文件读入内存中，获取身高和体重数据。
2. 将两个文件的数据合并为一个数据集，其中每个样本都包含身高和体重信息。
3. 对数据进行标准化处理，以确保不同特征的值范围一致。
4. 利用C均值聚类算法进行聚类。选择合适的初始值，并设置类别数为2。
5. 利用模糊C均值（FCM）方法聚类数据。同样，选择合适的初始值和类别数。
6. 将聚类结果表示在二维平面上。可以使用散点图或其他可视化方法展示聚类效果。

请注意，以上仅为一种实现思路，具体的代码实现可能因您使用的编程语言和工具库而有所不同。