类聚分析可以通过多种编程语言实现，以下是几个不同编程语言的类聚分析编程例题：
MATLAB编程例题
任务：将8个点按欧氏距离分为3个簇，并展示初始簇中心的选择及算法执行过程。
```matlab
% 数据初始化
x1 = [1, 2, 1, 2, 4, 5, 4, 5]；
y1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]；
data = [x1, y1]；
data = data（1:2, :）； % 转换为列向量
% 距离函数
distance = @（x1, y1, x2, y2） abs（x1-x2） + abs（y1-y2）；
% 初始簇中心
cen1 = [data（1, 1）, data（1, 2）]；
cen2 = [data（3, 1）, data（3, 2）]；
% 簇分配
c1 = []； c2 = []；
for i = 1:length（x1）
dis1 = distance（x1（i）, y1（i）, cen1（1）, cen1（2））；
dis2 = distance（x1（i）, y1（i）, cen2（1）, cen2（2））；
if dis1 == 0 || dis2 == 0
next
else
if dis1 <= dis2
c1 = [c1, i]；
else
c2 = [c2, i]；
end
end
end
% 迭代更新簇中心
repeat
new_c1 = c1；
new_c2 = c2；
cen1（1） = mean（x1（new_c1））；
cen1（2） = mean（y1（new_c1））；
cen2（1） = mean（x1（new_c2））；
cen2（2） = mean（y1（new_c2））；
until cen1 == cen2；
% 显示结果
disp（'第一轮迭代后的簇中心坐标：'）；
disp（cen1）；
disp（cen2）；
disp（'每个簇的点分配：'）；
disp（c1）；
disp（c2）；
```
R语言编程例题
任务：使用R语言进行层次聚类分析。
```r
导入数据
data <- data.frame（x = c（1, 2, 1, 2, 4, 5, 4, 5）, y = c（1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4））
计算距离
distance <- function（x1, y1, x2, y2） {
return（abs（x1 - x2） + abs（y1 - y2））
}
随机选择的两个对象作为初始点
cen1 <- c（data[1, 1], data[1, 2]）
cen2 <- c（data[3, 1], data[3, 2]）
初始两个簇
c1 <- c（1, 2, 4, 5）
c2 <- c（3, 7）
循环迭代
repeat {
new_c1 <- c1
new_c2 <- c2
cen1 <- mean（data$x[new_c1]）
cen1 <- mean（data$y[new_c1]）
cen2 <- mean（data$x[new_c2]）
cen2 <- mean（data$y[new_c2]）
}
输出结果
print（paste（"第一轮迭代后的簇中心坐标：", cen1, sep = ", "））
print（paste（"第一轮迭代后的簇中心坐标：", cen2, sep = ", "））
```
Python编程例题
任务：使用Python进行K-means聚类分析。