在MATLAB中实现聚类分析，可以使用MATLAB内置的聚类函数，如kmeans（用于K均值聚类），linkage和cluster（用于层次聚类），或者使用MATLAB的统计和机器学习工具箱中的其他函数。

以下是一个简单的示例，说明如何使用MATLAB的kmeans函数进行K均值聚类：

1. 生成数据：首先，你需要一些要聚类的数据。在这个例子中，我们将生成一些二维数据点。

2. 使用kmeans进行聚类：然后，我们将使用kmeans函数对这些数据进行聚类。

3. 可视化结果：最后，我们将使用MATLAB的绘图功能来可视化聚类结果。

4. % 1. 生成数据  
   rng('default');  % 为了结果的可重复性  
   data = rand(100,2);  % 生成100个二维随机数据点  
     
   % 假设我们要将数据聚成3类  
   k = 3;  
     
   % 2. 使用kmeans进行聚类  
   [idx, C] = kmeans(data, k);  
     
   % idx是一个向量，其中每个元素表示对应数据点的聚类索引  
   % C是一个k-by-p的矩阵，其中每一行表示一个聚类中心的坐标  
     
   % 3. 可视化结果  
   figure;  
   gscatter(data(:,1), data(:,2), idx);  % 使用gscatter绘制聚类结果  
   hold on;  
   plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);  % 绘制聚类中心  
   hold off;  
     
   title('K-Means Clustering Results');  
   xlabel('Feature 1');  
   ylabel('Feature 2');

   在这个例子中，我们首先生成了100个二维随机数据点，并使用kmeans函数将它们聚成3类。然后，我们使用gscatter函数来绘制数据点，并根据它们的聚类索引为它们着色。最后，我们使用plot函数来绘制聚类中心。