在MATLAB中，聚类分析中心的确定通常会使用不同的聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等。在K均值聚类中，中心点是通过迭代计算得到的，首先随机初始化K个中心点，然后根据样本点到中心点的距离来将样本点分配到最近的中心点所代表的簇中，接着更新每个簇的中心点为该簇中所有样本点的平均值，不断迭代这个过程直到中心点不再变化或者达到指定的迭代次数为止。
在层次聚类中，中心点的确定是通过计算不同簇之间的相似度来决定哪些簇应该合并，直到所有样本点都聚类为止。在这个过程中，每个簇的中心点会根据簇内样本点的平均值或者其他统计量来确定。