📊 引言

在数据科学领域，聚类分析是一种将相似数据分组的技术。通过MATLAB强大的工具箱，我们可以轻松实现这一目标。无论是商业数据分析还是科学研究，聚类都能帮助我们发现隐藏的模式和结构。💡

🔍 聚类方法

MATLAB提供了多种聚类算法，如K均值（K-means）、层次聚类（Hierarchical Clustering）等。选择合适的算法是关键，例如K均值适合处理大规模数据集，而层次聚类则能展示数据的层级关系。此外，MATLAB还支持自定义距离度量，以满足特定需求。📊

📈 实践案例

假设我们有一组客户消费数据，使用MATLAB进行聚类后，可以将客户分为不同的群体，便于制定针对性的营销策略。通过可视化工具，这些结果直观易懂，甚至可以用颜色或图标进一步美化展示。🎨

📚 总结

MATLAB的聚类分析功能强大且灵活，无论你是初学者还是资深用户，都能快速上手并获得有价值的结果。🌟 想了解更多？不妨动手试试吧！✨