在Matlab中，可以使用clusterdata函数进行聚类分析。clusterdata函数是使用层次聚类的方法进行数据分析的。下面是一个聚类分析的示例代码：

  matlab

  % 假设有一个包含N个样本的矩阵X，每个样本有M个维度，即大小为N x M的矩阵

  % 选择欧氏距离作为聚类的距离度量

  distance = 'euclidean';

  % 聚类的个数，假设为k个簇

  k = 3;

  % 进行聚类分析

  idx = clusterdata(X,'distance',distance,'linkage','ward','maxclust',k);

  % idx是一个大小为N x 1的向量，表示每个样本所属的聚类簇的编号

  在上面的示例代码中，首先选择了欧氏距离作为聚类的距离度量。然后，通过设定k参数，即聚类的个数，进行聚类分析。clusterdata函数会返回一个大小为N x 1的向量idx，表示每个样本所属的聚类簇的编号。

  除了clusterdata函数外，Matlab还提供了其他用于聚类分析的函数，如kmeans函数和gmdistribution.fit函数。可以根据具体的需求和数据特点选择适合的函数进行聚类分析。