要利用MATLAB进行聚类分析，可以按照以下步骤进行操作：
导入数据：将要进行聚类分析的数据导入MATLAB环境中。可以使用xlsread函数或readmatrix函数导入Excel或CSV文件中的数据，或使用load函数导入MAT文件中的数据。
数据预处理：对导入的数据进行必要的预处理，例如数据清洗、缺失值处理、特征选择等。可以使用MATLAB的相关函数进行数据预处理操作，如isnan函数检测缺失值、fillmissing函数填补缺失值、zscore函数进行标准化等。
特征选择（可选）：如果数据较多或特征较多，可以使用特征选择方法对数据进行降维，以减少计算复杂度和提高聚类效果。MATLAB提供了多种特征选择方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。可以使用pca函数进行主成分分析，使用fitcdiscr函数进行线性判别分析。
聚类算法选择：根据具体需求选择合适的聚类算法。常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。可以使用MATLAB的相关函数进行聚类操作，如kmeans函数进行K均值聚类、linkage函数进行层次聚类、DBSCAN函数进行DBSCAN聚类。
聚类分析：使用选择的聚类算法对数据进行聚类分析。根据聚类结果，可以进行后续的数据分析和可视化。可以使用kmeans函数的输出结果进行聚类分析，使用cluster函数计算每个样本所属的类别，使用silhouette函数计算聚类的质量指标。
结果可视化：使用MATLAB的绘图函数对聚类结果进行可视化展示。可以使用scatter函数绘制散点图，使用gscatter函数绘制带有类别信息的散点图，使用dendrogram函数绘制层次聚类的树状图等。
需要注意的是，聚类分析是一种无监督学习方法，结果的解释和评估需要结合具体问题和数据特点进行。可以根据实际情况调整参数和算法选择，以获取更好的聚类效果。