聚类分析的方法主要有：层次聚类、K-均值聚类、DBSCAN聚类等。 层次聚类：这是一种通过层次分解的方式来对对象进行分组的方法。它可以从单个对象开始，逐步合并或分裂，直到满足某种条件为止。这种方法的优点是可以生成可解释的树状结构，便于理解。但计算量较大，特别是在处理大规模数据集时效率较低。
分层聚类，又称层次聚类，是通过逐步合并相似的类别，适用于定量数据。它使用Pearson相关系数度量距离，通过组平均距离法进行分析。分层聚类在列数不多时效率较高，且与K-means在小数据集上可互换。聚类的效果取决于初始分类的随机性和目标——类别内部差异小，类别间差异大。
选择数据范围：确定要进行聚类分析的数据列。可以选择多列数据进行分析，但通常需要确保数据的数值性，因为K-means是基于数值型数据的聚类方法。选择K-means聚类功能：在Excel中，通常可以通过数据分析工具箱找到K-means聚类的功能。确保已安装并启用了相关的数据分析插件。
首先，我们得确保数据的纯净。在进行聚类分析前，异常值检查是关键步骤。SPSS的箱线图工具在此扮演了重要角色，没有发现任何异常值，裁判的评分范围在7到10分之间，为后续分析扫清了障碍。深入理解K-means聚类 K均值算法以其简单实用而闻名，它通过计算对象间的距离，将数据分成距离最近的簇。
划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。基于密度的方法，基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。
系统聚类法包括两种常见形式：凝聚型（agglomerative）和分裂型（divisive）。凝聚型聚类从每个数据点作为单独的一个簇开始，并且反复合并最近的两个簇，直到所有点都合并为一个大簇。这个过程可以表示为一棵树形图（dendrogram），根节点表示所有数据点形成的簇，叶节点表示每个数据点。
聚类不一定事先确定有多少类；但是K-means聚类却要求先说好要分多少类。看起来有些主观。假定分3类，这个方法还进一步要求你事先确定3个点为“聚类种子”（多数软件会自动选种子）；也就是说，把这3个点作为三类中每一类的基石。然后根据和这三个点的距离远近，把所有点分成三类。
1、深入探索多元统计分析的第09讲，我们将聚焦于聚类分析，这项技术旨在将未标注的数据集自动划分为k个类别，确保同类别内的样本紧密相连，而异类样本则保持一定的差异。聚类分析的核心挑战在于确定k值，它往往预示着潜在的判别变点。
2、第六章聚类分析探讨了将样本无预设类别地分为若干类别的方法，目标是同类样本相似，异类样本差异明显。首要挑战是确定未知的类别数量 k。聚类的基本思路是通过样本间的“距离”或“相似度”来决定分类，如系统聚类和调优法（动态聚类法）。系统聚类首先将每个样本视为一类，逐步合并距离最短的类别。
主成分分析法是将多个变量通过线性变换转化为少数几个不相关变量，以保留原始变量的大部分信息并减少变量间的多重共线性。因子分析法则通过识别共同因子来简化数据，将这些因子与特定因子结合来描述观测数据。聚类分析旨在通过变量间的相似性来分组数据，以揭示数据集的内在结构。
聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。
基本概念：聚类分析是根据事物之间的相似性进行分组的过程。通过对大量数据进行分析，聚类算法能够自动识别并划分出不同的数据组别。这些组别反映了数据的内在结构和关系。 应用原理：聚类分析的核心是相似度度量。它依据数据对象之间的某种距离或相似度指标来进行分类。
聚类分析软件有： SPSS：这是一款广泛使用的统计分析软件，它提供了多种聚类分析方法，如K均值聚类、层次聚类等。该软件易于操作，适用于多种数据类型，包括数值数据和文本数据。 R语言：R是一种强大的统计计算和图形绘制软件，其包含许多用于聚类的库，如cluster、kmeans等。
Excel Excel是微软公司开发的办公软件之一，广泛应用于数据分析领域。它提供了丰富的数据处理和分析工具，如数据透视表、图表分析、函数公式等，可以方便地对数据进行整理、清洗、分析和可视化。Python及其数据分析库 Python是一种广泛使用的高级编程语言，它在数据分析领域具有强大的能力。
常用的数据分析软件主要有Excel、SAS、R、SPSS、友盟+。Excel：为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
SPSS SPSS 是“统计产品与服务解决方案”的缩写，提供了包括非线性回归、聚类分析、主成分分析（PCA）和基本的时序分析在内的多种统计分析功能。 友盟+ 友盟+ 是常用的APP分析软件，作为一款自助式分析工具，主要功能包括App用户统计、用户行为分析、行业看板和用户运营工具。
SPSS是一款常用的统计分析软件，其聚类分析功能能够对数据样本进行聚类并生成冰状图。冰状图一般显示了不同变量之间的相关性，方便观察数据样本的聚类情况。聚类冰状图是一种基于聚类分析的图像展示方式，图像中的各个颜色块代表的是统计指标的相似度或关联性，并不代表具体的数值。
打开spss软件，选择“分析”--》“分类”--》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的各种方式方法及要生成的图标，这里我们勾选上树状图后其他默认。点击确定即可看到spss自动处理输出的结果。根据spss输出的结果进行分析。
如何进行系统聚类分析？如果是按变量（标题）聚类，此时应该使用分层聚类（系统聚类），并且结合聚类树状图进行综合判定分析，得出科学分析结果。比如当前有8个裁判对于300个选手进行打分，试图想对8个裁判进行聚类，以挖掘出裁判的打分偏好风格类别情况。此时则需要进行分层聚类。
spss聚类分析用聚合系数确定分2类。系统聚类的类别数可用聚合系数来确定。系统聚类的SPSS操作请查看以下经验条目，此处不再赘述。SPSS系统聚类的输出结果中，“聚类表”的“系数”列即为聚合系数。将聚类表拷贝到excel中，利用参与聚类的样品总数，减去聚类表中的第一列，该列将要划分的类别数。
进行SPSS的聚类分析，首先需要对数据进行预处理。在Excel中，整理好数据，确保数据表的结构清晰，第一列标记为材料或数据名，后续列包含具体的数值。然后，按照以下步骤操作： 打开SPSS软件，从菜单栏选择File，接着选择Open，再选择DATA选项。
在SPSS软件中，主要有两种聚类方法：K-中心聚类（K均值聚类）和系统聚类（分层聚类）。K-中心聚类适合大型数据集，需要预先指定聚类数量，且仅适用于连续变量；系统聚类则更为灵活，既可样品聚类也可变量聚类，支持连续性和分类变量。
首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。点击分析菜单，然后依次选择分类---系统聚类。
