错误使用 scatter (第 104 行) CData 必须为 RGB 三元组、与 X 长度相同的 M×1 向量或 M×3 矩阵。根据此修改代码

感谢您的反馈，根据报错信息，我们需要将`scatter`函数的调用方式进行修改。以下是修正后的代码：

% 读取FEMALE.TXT和MALE.TXT文件
female_data = load('FEMALE.TXT');
male_data = load('MALE.TXT');

% 合并身高和体重数据
data = [female_data(:, 1:2); male_data(:, 1:2)];

% 数据标准化处理
data = zscore(data);

% 设置聚类参数
num_clusters = 2; % 类别数

% 利用C均值聚类算法进行聚类
[idx_cmeans, centers_cmeans] = kmeans(data, num_clusters);

% 利用模糊C均值（FCM）方法聚类数据
options = [2.0; 100; 1e-5; 0];
[idx_fcm, centers_fcm] = fcm(data, num_clusters, options);

% 将聚类结果表示在二维平面上
figure;

% C均值聚类结果可视化
subplot(1, 2, 1);
gscatter(data(:, 1), data(:, 2), idx_cmeans);
hold on;
scatter(centers_cmeans(:, 1), centers_cmeans(:, 2), 100, 'k', 'filled');
title('C-Means Clustering');

% 模糊C均值聚类结果可视化
subplot(1, 2, 2);
gscatter(data(:, 1), data(:, 2), idx_fcm);
hold on;
scatter(centers_fcm(:, 1), centers_fcm(:, 2), 100, 'k', 'filled');
title('Fuzzy C-Means Clustering');

% 设置图例
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids');

% 设置标题
suptitle('Clustering Results');

在修正后的代码中，我们使用了`gscatter`函数来可视化聚类结果，该函数可以根据不同类别自动分配颜色。请注意，`gscatter`函数的第三个参数应为类别索引，而不是RGB颜色值。