matlab 采用C均值聚类算法对二维模式样本集进行聚数分类并作图显示。通过分别改变类别数量和初始聚类中心（控制变量法）来获得不同 的结果并对结果进行分析讨论

好的，这是一个关于 MATLAB 中 C 均值聚类算法的问题，我会尽力回答你。

首先，C 均值聚类算法是一种经典的无监督聚类算法，它可以将一组数据分成 K 个类别。这个算法的基本思路是：首先随机初始化 K 个聚类中心，然后计算每个样本点与这 K 个中心的距离，将每个样本点划分到距离最近的聚类中心所在的类别中，接着重新计算每个类别的中心，不断迭代这个过程直到收敛。

在 MATLAB 中，可以使用 `kmeans` 函数来实现 C 均值聚类算法。下面的代码演示了如何用 `kmeans` 函数对一个二维模式样本集进行聚类：

data = randn(100,2); % 生成一个 100*2 的随机样本集
k = 3; % 聚类的类别数量
[idx, centers] = kmeans(data, k); % 调用 kmeans 函数进行聚类
scatter(data(:,1), data(:,2), 10, idx); % 用散点图将聚类结果可视化

上面的代码中，`data` 变量是一个 100*2 的随机样本集，`k` 变量是聚类的类别数量，`idx` 变量是每个样本点所属的类别编号，`centers` 变量是每个类别的中心点坐标。最后用 `scatter` 函数将聚类结果可视化。

接下来，我们可以通过改变类别数量和初始聚类中心来获得不同的结果。例如，可以尝试不同的类别数量，比如 2、3、4 等，观察聚类结果的变化。也可以尝试不同的初始聚类中心，比如随机选择不同的几个样本点作为聚类中心，观察聚类结果的变化。

需要注意的是，由于 C 均值聚类算法是一种基于随机初始化的迭代算法，每次运行的结果可能会有所不同。因此，如果要比较不同的结果，需要运行多次并取平均值。

希望这个回答能够帮助到你。如果你有其他问题，可以继续问我。