1.k-mean聚類分析 適用于樣本聚類,；
2.分層聚類 適用于對變量聚類,；
3.兩步聚類 適用于分類變量和連續(xù)變量聚類；
4.基于密度的聚類算法,；
5.基于網(wǎng)絡的聚類,；
6.機器學習中的聚類算法,；
前3種，可用spss簡單操作實現(xiàn),；

數(shù)據(jù)統(tǒng)計,，如何將它們進行聚類分析

可以使用數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典算法之一：Thek-meansalgorithm，即K-Means算法
k-meansalgorithm算法是一個聚類算法,，從一個目標集中創(chuàng)建多個組,，每個組的成員都是比較相似的。這是個想要探索一個數(shù)據(jù)集時比較流行的聚類分析技術,。聚類分析屬于設計構(gòu)建組群的算法,，這里的組成員相對于非組成員有更多的相似性。在聚類分析的世界里,，類和組是相同的意思,。
把n的對象根據(jù)他們的屬性分為k個分割，k