在选择Matlab聚类分析方法时，需要考虑以下几个因素：
数据类型：确定数据的类型（数值型、文本型、图像等），不同类型的数据需要选择不同的聚类方法。
数据结构：考虑数据的结构化程度，是否存在缺失值或异常值。
目标：明确聚类分析的目的，是为了探索数据的结构、发现潜在的模式还是为了确定数据集中的群集。
数据量：考虑数据集的大小，大数据集可能需要使用更高效的聚类方法。
在Matlab中，常见的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类、混合高斯模型等。根据以上因素选择适合的聚类方法，并根据实际情况进行调参和优化，以获得最佳的聚类结果。