聚类分析，实质上就是一种通过发掘数据间的内在结构，来对数据进行合理分类的技术。数据全体被成多个相似簇，即相似组。处于同一簇内的数据实例在许度上都是相似的，而不同簇的实例则各自迥异。
聚类分析的定义就是根据数据中对象及其关系的信息，将数据对象分组。在组内，对象之间的相似性较高（或相关性较强），而不同组间的对象则表现出较大的差异性（或不相关性）。这种相似性或差异性的程度，反映了聚类效果的好坏。
聚类效果的好坏取决于两大要素：其一是距离测度方法，其二是聚类算法。
常见聚类算法详解
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K-Means
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K-中心点
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系统聚类（也称为层次聚类）
其中K-均值聚类算法简单高效，适合处理大量数据。而K-中心点算法则对孤立点不敏感，它选择簇中离平均值最近的对象作为簇中心。而层次聚类则以树形结构展示分类结果，越到底层，对象特征越多。
案例解读
设想一个场景，我们拥有20种12盎司啤酒的成分和价格数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量和价格。在处理这些数据时，我们首先需要进行变量选择。
问题一：变量选择——R型聚类
我们不应盲目将所有变量都纳入聚类分析，需考虑成本及实际需求。比如，热量和酒精含量两个变量可能高度相关，只需选其一。选择的标准可以依据专业知识和测定的难易程度。
问题二：类别确定——Q型聚类
确定变量后，我们需要对啤酒进行聚类。初始的类别数量不确定，可以通过试探和专业知识来确定。Q型聚类要求量纲相同，因此需对数据进行标准化处理。
问题三：变量作用评估——单因素方差分析
聚类完成后，我们需要评估选择的变量是否对聚类有贡献。单因素方差分析可以帮助我们判断这一点。若sig值显著，则说明变量对聚类有作用。
问题四：聚类结果解释
最后一步是解释聚类结果。这需要结合专业知识和分析目的来描述各类特征。我们可以使用spss的means过程或excel的表功能来辅助描述。
这一系列步骤涉及了spss的Q型和R型聚类、单因素方差分析等统计方法，是一个综合应用多种分析方法的优秀案例。
聚类分析的应用领域
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商业上：用于细分市场、研究消费者行为和寻找潜在市场。
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生物上：用于动植物分类和基因研究。
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保险行业：用于鉴定保险单持有者和城市的消费特征。
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互联网应用：用于文档归类。
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电子商务：通过了解客户浏览行为和特征，提供更合适的服务。
通过聚类分析，我们可以更好地理解数据的内在结构，并据此做出更明智的决策。