在MATLAB中，进行聚类分析后的可视化主要涉及到将聚类结果以及数据点绘制在二维或三维空间中，从而更直观地展示聚类的效果。以下是一些MATLAB中用于聚类分析可视化的常用方法：
- 使用scatter函数：scatter函数可以用于绘制散点图，这是可视化聚类结果的一种基本方法。通过为不同的聚类中心指定不同的颜色或标记，可以清晰地看到数据被划分成了哪些类别。
- 使用plot函数：当聚类完成后，有时我们希望将聚类中心和数据点绘制在同一个图中。这时可以使用plot函数，它可以用于绘制线图或散点图。通过合理设置线条样式、颜色等属性，可以增强图形的可读性和美观度。
- 使用3Dplot函数：如果数据具有三个维度，并且我们希望在三维空间中展示聚类结果，那么可以使用3Dplot函数。该函数可以创建三维散点图，从而更直观地反映数据的分布和聚类情况。
- 使用hclust函数绘制树状图：hclust函数不仅可以用于计算数据的最小生成树，还可以绘制出对应的树状图。树状图能够清晰地展示聚类的层次结构和数据点之间的相似度关系。
- 使用pcolor函数或pcolormesh函数：当需要对高维数据进行可视化时，可以使用pcolor函数或pcolormesh函数。这些函数可以将高维数据映射到二维平面上，通过颜色的变化来反映数据的分布特征。在聚类分析中，它们可以帮助我们识别不同聚类之间的差异和相似之处。
请注意，以上方法并非孤立的，可以根据具体需求和数据特点进行灵活组合和调整。同时，为了获得更好的可视化效果，可能还需要对数据进行预处理、选择合适的聚类算法以及调整图形的显示参数等。