聚类分析，怎样用spss实现聚类分析？
1、因为数据量纲不同将影响聚类分析的结果，所以在分析之前要对数据进行无量纲化处理，对于有序尺度，可以采用数值编码的方式将其转换为间距型。
如：优、良、中、及格、不及格5 4 3 2 1
2、首选将外语的数据类型改成数值型，然后将各个数据“5”，“5”，“4”，“4”，“4”，“2”分别对应之前的优，优，良、良、良和及格。
3、然后在聚类之前必须对指标的类型进行一致化处理，选择“分析”--》“描述统计”--》“描述”进入设置。
4、设置好描述性的相关参数即可。
5、选择“分析”--》“分类”--》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。
6、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。这里勾选上树状图后其他默认。
7、点击确定即可看到spss自动处理输出的结果。
8、根据spss输出的结果进行分析。
9、这就是分析结果。
聚类分析可以用几年数据？
聚类分析一般可以支持使用3到5年的数据
生信分析的聚类意义？
1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。
2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。
例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。
3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。
灰色聚类分析的原理和步骤？
（1）给出聚类白化数：选取n个聚类对象，得到m个聚类指标，构造一个n×m表；
（2）将聚类白化数输入计算机，进入灰色聚类分析评价的算法，包括将聚类白化数进行均值化无量纲化处理；确定每个聚类对象各个聚类指标值所属的灰类；采用估值法或插值法求出各个灰类的白化权函数值；标定聚类权灰数矩阵；构造聚类矩阵；
（3）根据步骤（2）的结果进行灰色评价。
聚类分析与主成分分析的异同？
主成分分析法在过程中产生新变量，而聚类分析法在过程中没有产生新变量。
主成分分析法：一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。
聚类分析法：理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。是研究分类的一种多元统计方法。
主成分分析与聚类分析都是模式识别中的无监督方法。
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