在進行 MATLAB 聚類分析時，以下是一些最佳實踐：
數據預處理：在進行聚類分析之前，確保對數據進行適當的清洗和預處理，包括處理缺失值、標準化數據等。
選擇合適的距離度量和聚類算法：根據數據的特點和目標，選擇適合的距離度量和聚類算法，如k均值聚類、層次聚類等。
確定最佳聚類數：使用不同的聚類數對數據進行聚類，并使用評估指標（如輪廓系數、DB指數）來確定最佳聚類數。
可視化結果：使用 MATLAB 的繪圖功能來可視化聚類結果，幫助理解數據的聚類結構和特征。
驗證聚類結果：使用外部驗證指標（如蘭德指數、調整蘭德指數）來評估聚類結果的質量和準確性。
解釋聚類結果：根據聚類結果和特征，解釋每個聚類的含義和特點，以便進一步分析和應用。
