比如說現(xiàn)在要把n個產(chǎn)品按產(chǎn)品的m個指標繼續(xù)聚類,，因為產(chǎn)品可能之前的特色是不一樣的,。而這個時候影響產(chǎn)品的因素有m個，不可能一個一個的考慮,，那樣是分不出類來的。所以只能對產(chǎn)品的m個指標綜合考慮，采用SPSS中的樣本聚類方法,，就可以直接將產(chǎn)品分好類。并且從分析結(jié)果還可以看出各類產(chǎn)品的特色分別是什么,。,。就是最主要的分類標準是什么。
聚類分析不僅可以用于樣本聚類,，還可以用于變量聚類,，就是對m個指標進行聚類。因為有時指標太多,，不能全部考慮,，需要提取出主要因素，而往往指標之間又有很多相關(guān)聯(lián)的地方,，所以可以先對變量聚類,，然后從每一類中選取出一個代表型的指標。這樣就大大減少了指標,，并且沒有造成巨大的信息丟失,。

如何運用聚類分析法？

運用聚類分析法主要做好分析表達數(shù)據(jù)：
　　1,、通過一系列的檢測將待測的一組基因的變異標準化,，然后成對比較線性協(xié)方差。
　　2,、通過把用最緊密關(guān)聯(lián)的譜來放基因進行樣本聚類,，例如用簡單的層級聚類（hierarchical clustering）方法。這種聚類亦可擴展到每個實驗樣本,，利用一組基因總的線性相關(guān)進行聚類,。
　　3、多維等級分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一種在二維Euclidean “距離”中顯示實驗樣本相關(guān)的大約程度,。
　　4,、K-means方法聚類，通過重復(fù)再分配類成員來使“類”內(nèi)分散度最小化的方法,。
　　聚類分析法是理想的多變量統(tǒng)計技術(shù),，主要有分層聚類法和迭代聚類法。聚類通過把目標數(shù)據(jù)放入少數(shù)相對同源的組或“類”（cluster）里。
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