请以MATLAB代码呈现
时间: 2023-07-23 16:56:32 浏览: 42
以下是使用MATLAB实现您所描述的任务的示例代码:
```matlab
% 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
max_iterations = 100; % 最大迭代次数
% 利用C均值聚类算法进行聚类
[idx_cmeans, centers_cmeans] = kmeans(data, num_clusters, 'MaxIter', max_iterations);
% 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);
scatter(data(:, 1), data(:, 2), [], idx_cmeans, 'filled');
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);
scatter(data(:, 1), data(:, 2), [], idx_fcm, 'filled');
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');
```
请注意,上述代码中使用了MATLAB内置的`kmeans`函数和`fcm`函数进行聚类操作。您可以根据具体情况进行相应的参数调整和结果可视化方式的修改。
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