在SQL中進行多維數據的聚類分析并不直接，因為SQL本身沒有內置的聚類函數。但是，你可以通過以下步驟使用SQL查詢和某些數據庫特定的功能來實現類似的效果：

1. 數據準備：

   • 確保你的數據存儲在支持SQL的數據庫中，如MySQL、PostgreSQL、SQL Server等。
   • 數據應該是清洗過的，沒有缺失值或異常值，因為這些可能會影響聚類結果。

2. 特征選擇：

   • 確定你想要進行聚類的維度。例如，如果你有一個包含用戶信息的數據集，你可能想要根據“年齡”、“收入”和“地理位置”等多個維度進行聚類。

3. 降維（可選）：

   • 如果你的數據集維度很高，而聚類只需要幾個關鍵維度，你可以使用主成分分析（PCA）等降維技術來減少數據的維度。但請注意，這通常需要在Python、R或其他統計軟件中完成，然后將結果導入SQL。

4. 計算距離/相似度：

   • 在進行聚類之前，你需要計算數據點之間的距離或相似度。這可以通過歐幾里得距離、曼哈頓距離或其他距離度量來完成。在SQL中，你可以使用內置的數學函數來計算這些值。

5. 使用HAVING子句進行過濾：

   • 雖然SQL沒有直接的聚類函數，但你可以使用HAVING子句來過濾出滿足特定條件的數據點。例如，你可以選擇距離某個中心點在一定范圍內的所有點。

6. 結合應用程序邏輯：

   • 你可能需要編寫一些應用程序代碼（如Python、Java等）來處理SQL查詢的結果，并使用更高級的聚類算法（如K-means、DBSCAN等）來找到數據點的聚類。

7. 示例查詢（以歐幾里得距離為例）：

-- 假設我們有一個名為"users"的表，包含"id"、"age"、"income"和"location"列
-- 我們想要找到距離某個中心點（例如：(25, 50000, 'NY')）在10單位以內的所有用戶

SELECT id, age, income, location
FROM users
WHERE 
    SQRT(POWER(age - 25, 2) + POWER(income - 50000, 2) + POWER(location - 'NY', 2)) <= 10;

請注意，上述查詢只是一個示例，它并不能直接進行聚類。實際上，你可能需要結合多個查詢和應用程序邏輯來實現多維數據的聚類分析。