在MATLAB中进行聚类分析通常使用自带的kmeans函数。以下是一个简单的示例代码：

% 生成一些示例数据data = rand(100, 2);% 设置聚类的数量k = 3;% 进行k-means聚类分析[idx, C] = kmeans(data, k);% 将每个数据点归类到对应的簇cluster1 = data(idx == 1, :);cluster2 = data(idx == 2, :);cluster3 = data(idx == 3, :);% 绘制聚类结果scatter(cluster1(:,1), cluster1(:,2), 'r');hold onscatter(cluster2(:,1), cluster2(:,2), 'g');scatter(cluster3(:,1), cluster3(:,2), 'b');scatter(C(:,1), C(:,2), 100, 'k', 'filled');hold off

在这个示例中，我们生成了一个包含100个数据点的随机数据集，并将其分成3个簇。然后使用kmeans函数进行聚类分析，得到每个数据点的类别索引idx和每个簇的中心点C。最后，我们将每个数据点根据其类别绘制出来，并在图中标记出每个簇的中心点。