对二维模式样本集，MATLAB实现 k均值算法进行聚类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 本科生 模式识别作业

好的，针对你的问题，我可以给你一些基本的思路和代码实现：

1. 首先，你需要准备好你的二维模式样本集，可以使用MATLAB中的load函数读取样本数据。

2. 然后，你需要确定聚类的数量k，以及设置好最大迭代次数max_iter。

3. 接下来，你可以使用不同的k值和初始聚类中心进行聚类，并记录下每次聚类的结果。

4. 对于改变k值的实验，你可以尝试不同的k值，比如k=2，k=4，k=6等，记录下每次聚类的结果。

5. 对于改变初始聚类中心的实验，你可以使用不同的初始聚类中心，可以随机选择不同的数据点作为聚类中心，或者使用其他方法，比如k-means++算法。记录下每次聚类的结果。

6. 最后，你可以将不同实验的聚类结果可视化，比较它们之间的差异。

以下是一份简单的MATLAB代码实现：

% 加载数据
load('data.mat');

% 设置参数
max_iter = 100;

% 改变聚类数量
k_list = [2, 4, 6];
for k = k_list
    % 随机初始化k个聚类中心
    centroids = datasample(data, k, 'Replace', false);
    
    for iter = 1:max_iter
        % 计算每个数据点到聚类中心的距离
        distances = pdist2(data, centroids);

        % 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心
        [~, labels] = min(distances, [], 2);

        % 更新每个聚类中心的位置
        for i = 1:k
            centroids(i, :) = mean(data(labels == i, :));
        end
    end

    % 可视化聚类结果
    figure;
    scatter(data(:, 1), data(:, 2), 20, labels, 'filled');
    title(['k = ', num2str(k)]);
end

% 改变初始聚类中心
init_centroids_list = [data(1:3, :); data(21:23, :); data(41:43, :)];
for i = 1:size(init_centroids_list, 1)
    init_centroids = init_centroids_list(i, :);

    for iter = 1:max_iter
        % 计算每个数据点到聚类中心的距离
        distances = pdist2(data, init_centroids);

        % 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心
        [~, labels] = min(distances, [], 2);

        % 更新每个聚类中心的位置
        for i = 1:size(init_centroids, 1)
            init_centroids(i, :) = mean(data(labels == i, :));
        end
    end

    % 可视化聚类结果
    figure;
    scatter(data(:, 1), data(:, 2), 20, labels, 'filled');
    title(['Initial centroids: [', num2str(init_centroids), ']']);
end

这份代码实现了两个实验，一个是改变聚类数量，一个是改变初始聚类中心。你可以根据需要进行调整和修改，比如修改k值和初始聚类中心的范围等。希望这份代码可以对你有所帮助。