比如說現(xiàn)在要把n個(gè)產(chǎn)品按產(chǎn)品的m個(gè)指標(biāo)繼續(xù)聚類,，因?yàn)楫a(chǎn)品可能之前的特色是不一樣的,。而這個(gè)時(shí)候影響產(chǎn)品的因素有m個(gè),，不可能一個(gè)一個(gè)的考慮,，那樣是分不出類來的,。所以只能對(duì)產(chǎn)品的m個(gè)指標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)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(duì)m個(gè)指標(biāo)進(jìn)行聚類,。因?yàn)橛袝r(shí)指標(biāo)太多，不能全部考慮,，需要提取出主要因素,，而往往指標(biāo)之間又有很多相關(guān)聯(lián)的地方，所以可以先對(duì)變量聚類,，然后從每一類中選取出一個(gè)代表型的指標(biāo),。這樣就大大減少了指標(biāo)，并且沒有造成巨大的信息丟失,。

如何運(yùn)用聚類分析法,？

運(yùn)用聚類分析法主要做好分析表達(dá)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(biāo)準(zhǔn)化,，然后成對(duì)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(jìn)行樣本聚類,，例如用簡單的層級(jí)聚類（hierarchical clustering）方法,。這種聚類亦可擴(kuò)展到每個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本，利用一組基因總的線性相關(guān)進(jìn)行聚類,。
　　3、多維等級(jí)分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一種在二維Euclidean “距離”中顯示實(shí)驗(yàn)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(jì)技術(shù),，主要有分層聚類法和迭代聚類法,。聚類通過把目標(biāo)數(shù)據(jù)放入少數(shù)相對(duì)同源的組或“類”（cluster）里。
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