基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用
spss聚类分析案例
spss聚类分析案例SPSS聚类分析案例。
在统计学中，聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的个体或变量进行分组，使得同一组内的个体或变量之间的相似度较高，而不同组之间的相似度较低。
聚类分析在市场分析、社会学调查、医学研究等领域有着广泛的应用。
而SPSS作为一款专业的统计分析软件，提供了丰富的聚类分析功能，能够帮助研究者对数据进行深入的分析和挖掘。
在本案例中，我们将以一个实际的数据集为例，介绍SPSS中如何进行聚类分析，并对分析结果进行解读和讨论。
首先，我们需要加载数据集，然后选择合适的变量进行聚类分析。
在选择变量时，需要考虑变量之间的相关性，避免出现多重共线性的情况。
在本案例中，我们选择了A、B、C三个变量进行聚类分析。
接下来，我们需要进行聚类分析的设置。
在SPSS软件中，可以选择不同的聚类算法和距离度量方法，以及设置聚类的个数。
在本案例中，我们选择了K均值聚类算法，并设置聚类的个数为3。
同时，我们还可以对聚类结果进行验证和评价，以确保聚类结果的准确性和稳定性。
在进行聚类分析后，我们需要对聚类结果进行解读和讨论。
首先，我们可以通过聚类中心和聚类图表来直观地展示不同组之间的差异和相似度。
然后，我们可以对每一组的特征进行分析，找出不同组之间的显著性差异和共性特征。
最后，我们可以将聚类结果与实际情况进行比较，验证聚类结果的有效性和可解释性。
通过本案例的介绍，相信读者对SPSS中的聚类分析方法有了更深入的了解。
在实际应用中，聚类分析可以帮助研究者发现数据中潜在的规律和结构，为决策提供科学依据。
同时，SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，为用户提供了丰富的数据分析工具和可视化功能，能够满足不同领域的研究需求。
总之，聚类分析是一种重要的数据分析方法，能够帮助研究者理解数据的内在结构和规律。
而SPSS作为一款专业的统计分析软件，为用户提供了便捷的聚类分析工具，能够帮助用户快速准确地进行数据分析和挖掘。
spss聚类分析案例
spss聚类分析案例在进行SPSS聚类分析时，我们通常会遵循一系列步骤来确保分析的准确性和有效性。
以下是一个典型的聚类分析案例，展示了如何使用SPSS软件进行数据分析。
首先，我们需要收集数据。
数据可以是定量的，也可以是定性的，但必须与研究问题相关。
例如，如果我们正在研究消费者购买行为，我们可能会收集关于消费者年龄、收入、购买频率和偏好的数据。
接下来，我们将数据导入SPSS。
这可以通过直接输入数据、从Excel文件导入或使用SPSS的数据导入向导来完成。
一旦数据在SPSS中，我们需要检查数据的准确性和完整性，确保没有缺失值或异常值。
在进行聚类分析之前，我们通常需要对数据进行预处理。
这可能包括标准化变量、处理缺失值和异常值，以及可能的变量转换。
标准化是重要的，因为它确保了所有变量在聚类分析中具有相同的权重。
然后，我们选择聚类方法。
SPSS提供了几种聚类方法，包括K-means聚类、层次聚类和双向聚类。
选择哪种方法取决于数据的特性和研究目的。
例如，如果我们有明确的类别数量，K-means聚类可能是合适的；如果我们希望看到数据的层次结构，层次聚类可能更合适。
在选择了聚类方法后，我们需要确定聚类的数量。
这可以通过多种方法来确定，包括肘部方法、轮廓系数或基于信息准则的方法。
确定聚类数量后，我们可以运行聚类算法，并将数据点分配到不同的聚类中。
聚类完成后，我们需要评估聚类的质量。
这可以通过查看聚类的内部一致性和聚类之间的差异来完成。
我们还可以进行统计测试，如ANOVA或卡方检验，来检验聚类是否在统计上显著。
最后，我们解释聚类结果。
这包括识别每个聚类的特征，以及这些特征如何与研究问题相关。
例如，如果我们发现一个聚类主要由高收入、频繁购买的消费者组成，这可能表明这是一个高价值的市场细分。
在整个聚类分析过程中，我们可能会进行多次迭代，调整聚类方法、聚类数量或数据预处理步骤，以获得最佳的聚类结果。
聚类分析是一个动态的过程，需要根据数据和研究目的进行调整。
SPSS教程-聚类分析-附实例操作
各地区各行业工资水平的分析(2009年数据)小组成员：张艺伟、赵月、陈媛、邹莉、朱海龙、曾磊、胡瑛、候银萍1.研究背景及意义1.1 研究背景工资水平是指一定区域和一定时间内劳动者平均收入的高低程度。
生产决定分配，只有经济发展才能提供更多的可分配的社会产品，因此一个地区的工资水平在一定程度上反映了其经济发展的水平。
1.2 研究意义1. 通过多元统计分析方法，探究一个地区的工资水平与其经济发展水平之间的内在联系。
2. 将平均工资水平划分为3类，分析哪些地区、哪些行业的工资水平较高，可以为大学生就业提供宏观上的方向指引。
2.数据来源与描述2.1 数据来源——《中国劳动统计年鉴─2010》（URL：/Navi/YearBook.aspx?id=N2011010069&floor=1###）主编单位：国家统计局人口和就业统计司，人力资源和社会保障部规划财务司出版社：中国统计出版社简介：《中国劳动统计年鉴─2010》是一部全面反映中华人民共和国劳动经济情况的资料性年刊。
本刊收集了2009年全国和各省、自治区、直辖市、香港特别行政区、澳门特别行政区的有关劳动统计数据。
本书资料的取得形式主要有国家和部门的报表统计、行政记录和抽样调查。
2.2 数据描述本数据集记录了全国31个省市（港、澳、台除外）的工资状况，各省市分别记录了其23个主要行业的平均工资水平，这23个主要行业包括：企业、事业、机关、金融业、制造业、建筑业、房地产业、农林牧渔业等等，具体数据格式参见图-0。
图-03.分析方法及原理3.1 通过描述统计分析方法，判断哪些行业平均工资水平较高描述统计分析方法主要是从基本统计量（诸如均值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等）的计算和描述开始的，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够把握数据的基本特征和整体的分布特征。
在本案例中，通过比较不同行业（诸如企业、事业、机关、建筑业、制造业……）工资的均值、极大/小值，可以从总体上判断哪些行业的平均工资水平较高，哪些行业的较低。
SPSS教程-聚类分析-附实例操作
各地区各行业工资水平的分析(2009年数据)小组成员：张艺伟、赵月、陈媛、邹莉、朱海龙、曾磊、胡瑛、候银萍1.研究背景及意义1.1 研究背景工资水平是指一定区域和一定时间内劳动者平均收入的高低程度。
生产决定分配，只有经济发展才能提供更多的可分配的社会产品，因此一个地区的工资水平在一定程度上反映了其经济发展的水平。
1.2 研究意义1. 通过多元统计分析方法，探究一个地区的工资水平与其经济发展水平之间的内在联系。
2. 将平均工资水平划分为3类，分析哪些地区、哪些行业的工资水平较高，可以为大学生就业提供宏观上的方向指引。
2.数据来源与描述2.1 数据来源——《中国劳动统计年鉴─2010》（URL：/Navi/YearBook.aspx?id=N2011010069&floor=1###）主编单位：国家统计局人口和就业统计司，人力资源和社会保障部规划财务司出版社：中国统计出版社简介：《中国劳动统计年鉴─2010》是一部全面反映中华人民共和国劳动经济情况的资料性年刊。
本刊收集了2009年全国和各省、自治区、直辖市、香港特别行政区、澳门特别行政区的有关劳动统计数据。
本书资料的取得形式主要有国家和部门的报表统计、行政记录和抽样调查。
2.2 数据描述本数据集记录了全国31个省市（港、澳、台除外）的工资状况，各省市分别记录了其23个主要行业的平均工资水平，这23个主要行业包括：企业、事业、机关、金融业、制造业、建筑业、房地产业、农林牧渔业等等，具体数据格式参见图-0。
图-03.分析方法及原理3.1 通过描述统计分析方法，判断哪些行业平均工资水平较高描述统计分析方法主要是从基本统计量（诸如均值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等）的计算和描述开始的，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够把握数据的基本特征和整体的分布特征。
在本案例中，通过比较不同行业（诸如企业、事业、机关、建筑业、制造业……）工资的均值、极大/小值，可以从总体上判断哪些行业的平均工资水平较高，哪些行业的较低。
《2024年基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》范文
《基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》篇一一、引言随着科技的不断进步与信息化的发展，数据处理技术日益受到关注。
其中，聚类分析作为数据处理的一种重要手段，已被广泛应用于各个行业统计数据的分析和研究中。
SPSS软件以其强大的数据处理和统计分析功能，在聚类分析中发挥着重要作用。
本文将探讨基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用，以期为相关研究提供参考。
二、聚类分析概述聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为若干个簇或类，使得同一簇内的数据具有相似性，而不同簇之间的数据差异较大。
聚类分析广泛应用于市场细分、客户分类、图像识别等领域。
在行业统计数据中，聚类分析可以帮助我们了解不同行业的特点、发展趋势以及行业间的关系。
三、SPSS软件在聚类分析中的应用SPSS软件是一款功能强大的统计分析软件，具有操作简便、结果直观等优点。
在聚类分析中，SPSS软件可以有效地处理大量数据，帮助我们快速找出数据之间的潜在关系和规律。
具体而言，SPSS软件在聚类分析中的应用包括以下几个方面：1. 数据准备与预处理：SPSS软件支持多种数据格式的导入与导出，方便我们收集和整理行业统计数据。
此外，SPSS还提供了丰富的数据预处理功能，如缺失值处理、数据标准化等，为后续的聚类分析打下基础。
2. 聚类方法选择：SPSS软件提供了多种聚类方法，如K-means聚类、层次聚类等。
我们可以根据数据的特点和需求选择合适的聚类方法。
3. 聚类结果分析：SPSS软件可以生成直观的聚类结果图和统计量，帮助我们快速理解聚类结果。
此外，我们还可以通过SPSS 软件进行进一步的数据分析和挖掘，以深入了解各行业的特点和发展趋势。
四、基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用案例以某地区制造业为例，我们利用SPSS软件进行聚类分析。
首先，我们收集了该地区制造业的相关统计数据，包括企业规模、产品类型、市场份额等。
然后，我们使用SPSS软件进行数据预处理和聚类分析。
《2024年基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》范文
《基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用》篇一一、引言在现今复杂多变的市场环境下，企业的决策制定过程通常依赖于大量数据的分析与解释。
统计工具在此扮演着举足轻重的角色。
特别是聚类分析，它能够将相似属性的对象归类，使数据可视化，为企业决策提供科学的参考依据。
SPSS（统计产品与服务解决方案）作为一种常用的数据分析软件，被广泛应用于各类聚类分析中。
本文将深入探讨基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用。
二、SPSS与聚类分析简介SPSS是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于社会、经济、医学、心理等各个领域。
聚类分析是SPSS中一种重要的数据分析方法，它通过计算数据点之间的相似性或距离，将数据点划分为不同的组或簇，使得同一组内的数据点具有较高的相似性，而不同组的数据点差异较大。
三、聚类分析在行业统计数据中的应用1. 数据准备与处理首先，我们需要收集相关的行业统计数据，如企业的规模、财务状况、市场份额等。
然后，对数据进行清洗和预处理，包括去除无效数据、填补缺失值、标准化处理等。
这是进行聚类分析的前提和基础。
2. 选择聚类方法根据数据的性质和问题的需要，选择合适的聚类方法。
SPSS 提供了多种聚类方法，如K-均值聚类、层次聚类、模糊C-均值聚类等。
每种方法有其特定的应用场景和优势。
3. 实施聚类分析利用SPSS进行聚类分析，设定相关参数，如聚类的数量、初始质心等。
然后进行迭代计算，得到每个数据点的归属和聚类结果。
4. 结果解读与可视化SPSS可以生成多种统计图表，如树状图、散点图、热力图等，帮助我们直观地理解聚类结果。
同时，我们还可以通过计算各类别的统计量（如均值、方差等），进一步解读各类别之间的差异和特点。
四、案例分析以某手机行业为例，我们收集了多家手机企业的销售数据，包括销售额、市场份额、产品类型等。
然后利用SPSS进行聚类分析。
通过K-均值聚类方法，我们将企业划分为不同的类别。
通过对比各类别的销售数据，我们发现不同类别的企业在产品定位、市场策略等方面存在显著的差异。
基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用
基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用随着信息技术的快速发展，大量的行业统计数据产生并积累，如何从这些海量数据中提取有用的信息并进行合理的分析成为一个重要课题。
在此背景下，基于SPSS的聚类分析成为一种常用的数据挖掘方法。
本文将介绍聚类分析的原理和方法以及其在行业统计数据中的实际应用。
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将样本数据划分为不同的类别，即将相似的样本归为一类，并且尽量保证不同类别之间的差异较大。
聚类分析基于相似性度量，可以处理多维数据，并且不需要对数据做任何假设。
首先，我们需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据转换等。
数据清洗是为了去除脏数据和异常值，使数据更加可靠。
数据转换可以通过将原始数据进行标准化或者归一化来消除量纲的影响，使不同变量具有相同的尺度。
接下来，我们需要选择适当的距离度量和聚类算法进行聚类分析。
常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
常用的聚类算法有K-means算法、层次聚类算法、密度聚类算法等。
在实际应用中，我们需要根据问题的特点进行选择。
然后，我们利用SPSS对数据进行聚类分析。
打开SPSS软件，导入经过预处理的数据集。
选择“聚类”进行分析。
在分析设置中，我们需要选择合适的聚类方法和距离度量，设定聚类的类别数目。
然后进行聚类分析。
SPSS将对数据进行迭代，直到达到停止条件为止，最终生成聚类结果。
之后，我们可以对聚类结果进行分析和解释。
首先，我们可以通过聚类图形直观地展示聚类结果。
其次，我们可以对每个聚类进行特征分析，找出每个聚类的特点和共性。
最后，我们可以通过对比不同聚类之间的差异，了解数据中的规律和结构。
聚类分析在行业统计数据中有着广泛的应用。
例如，在市场调研中，可以通过对消费者行为数据的聚类分析，得到不同消费群体的特点和喜好，为企业的市场营销策略提供依据。
在金融领域，可以通过对客户数据的聚类分析，识别出不同风险等级的客户，并制定相应的风险管理措施。
城市规划社会调查方法课程SPSS在聚类分析中的应用
SPSS在聚类分析中的应用
在主对话框中单击Iterate（迭代）按钮，打开 设置迭代参数的对话框图，这里可以进一步选择迭 代参数。
SPSS在聚类分析中的应用
● Maximum Iterations：输入K-Means 算法中的迭代次 数。改变后面参数框中的数字，则改变迭代次数。当达 到限定的迭代次数上限时，即使没有满足收敛判据，迭 代也停止。系统默认值为10。选择范围为1-999。
()
max
1a p
xia
x ja
即切比雪夫距离
SPSS在聚类分析中的应用
马氏（Mahalanobis）距离 di2j (M) (Xi X j )1(Xi X j )
其中 表示指标的协差阵，即： ( ij ) p p
ij
1 n 1
n
( xai
a1
e New Variables（保存新变量）】对话框，它用于 选择保存新变量。
SPSS在聚类分析中的应用
● Cluster membership：在当前数据文件中建立 一个名为“qcl_1”新变量。其值表示聚类结果， 即各观测量被分配到哪一类。它的取值为1、2、 3…的序号。
● Distance from cluster center：在当前数据 文件中建立一个名为“qcl_2”新变量。其值为 各观测量与所属类中心之间的欧氏 1
Xi
p
p
1 cosij 1
xi2a x2ja
a 1
a 1
当 cosij 1 ，说明两个样品 X i 与 X j 完全相似；
cosij 接近1，说明 X i 与 X j 相似密切；cosij 0 ，说
明 X i与 X j 完全不一样；cosij 接近0，说明 X i
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基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用摘要基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用改革开放以来，随着中国的经济高速发展，各行膈应人都已经有了飞跃进步。
科技在现在的经济发展中起着越来越重要的作用。
目前，人民已经在总体上达到了小康水平，我国也已经成为了世界上最有潜力的大国。
中国的经济离不开改革开放，离不开科技的发展，离不开各行各业努力工作的人民的辛勤劳动。
从十九世纪五十年代以来，中国已经陆续的完成了是一个“五年计划”，在这五十多年里，中国所取得的成就是全世界有目共睹的，中国的经济得到了非常快的增长，为国民经济的发展打下了非常坚实的基础。
本文的研究对象是“中经网数据统计库”中的行业统计数据，数据包括含有年份的和地区的统计数据。
本文建立的主要模型是主成分-聚类模型。
该模型的主要思想是将数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自主分类，产生多个分类结果。
本文的研究将采用两种方法进行聚类分析：一种是系统聚类法，另一种是K-聚类法（快速聚类法）。
通过这两个模型，对各地区的的经济进行划分，能更好的了解中国的经济信息。
关键词：聚类分析；SPSS；系统聚类法；K-聚类法。
AbstractThe Application of Clustering Analysis Based on SPSS inIndustry Statistical DataSince the reform and opening up,every industry has got a leap in progress with the rapid development of China’s rapid economic.Technology and science play an important role in economic development.People have reached a comfortable level in general,and China has become ane of the most potential countries in the world.The economy of China is inseparable from the reform of China’s development and technology.The economy is also inseparable from all walks of life to work hard.China has successively completed some five-years plans in these fifty years since the year of 1850.China’s achievements are obvious to all around the world in the fifty years,and China’s ec onomy has grown fast,and laid a very solid foundation for the development of the national economy.The object of this paper is CEInet Statistics Database.The data contains the year’s and region’s statistics. The main model established in this paper is the Principal Component Analysis-Clustering model.The model idea of this model is the data according to its many characteristics and the degree of closeness,in the absence of prior knowledge classification independently,produce multiple classification results.The research will use two kinds of method for clustering analysis,one is the system clustering method,the other is a K-clustering method.By these two models,can better understand China’s economic information.Key words:Clustering Analysis；SPSS；System clustering；A K-clustering。
目录第1章绪论 (2)1.1.选题背景 (2)1.2数据来源 (2)1.3本文主要工作 (2)第2章SPSS软件简介 (3)第3章聚类分析 (4)3.1简介 (4)3.2系统聚类法 (4)3.3ｋ均值聚类法 (4)3.4聚类法分析的优缺点 (4)第4章聚类分析的应用 (6)4.1数据输入 (6)4.2统计数据-系统聚类分析 (6)4.3统计数据-k均值聚类分析 (8)第5章总结 (10)参考文献 (11)致谢 (12)第1章绪论1.1.选题背景目前，社会主义市场经济体制在社会中发挥着重要的作用。
市场和宏观调控互相协调，相得益彰，各种体系发展日益完善，经济形势发展越来越好，产生的价值越来越大。
到2020年，我国会建立起比较成熟的社会主义市场经济体制。
2012年一月份至九月份，中国经济增长速度是已经回落到7.7%。
相较于中国过去30年接近10%的增长速度，十一五期间更是接近11.2%的增长速度。
因此在10%或者8%以下，显然是经济增长缓慢。
另外，中经数据统计发布的各种宏观数据显示，中国经济增长速度已经开始缓慢。
1.2数据来源《中经网统计数据库》是由国家信息中心中经网凭借与国家发改委、国家统计局、海关总署、各行业主管部门以及其他政府部门的良好合作关系，经过长期数据积累并依托自身技术、资源优势，通过专业化加工处理组织而成的一个综合、有序的庞大经济统计数据库群。
本文从中经网选取个地区最近三年各季度城镇工资总额来进行分析，该部分反映我国劳动经济方面的基本情况，其中各地区包括31个省、自治区、直辖市。
1.3本文主要工作本文的研究对象是“中经网统计数据库”中个地区城镇工资总额，总所周知，各地区由于地理，文化的差异，其各地区的工资水平以及发展程度是不一样的。
分析各地区的工资问题，可以为我们毕业生提供宏观的就业位置，给出一个合理的基准判断。
本文就是针对按照地区各季度城镇工资总额等数据，对中国各省份地区进行聚类分析，建立聚类分析【1】模型。
聚类分析是数据挖掘【2】中的一种重要的算法，他将生活中的数据对象进行数据分析，将性质相似或者相近的对象放在一个类中，将性质不同的对象放在不同的类中，研究聚类分析，使得我们从复杂的现实生活中提取有用的信息，从而更好的分析数据，反应生活中的社会信息。
本文建立的主要模型是系统聚类分析模型和K-均值聚类分析模型，该模型主要思想是将数据按照亲疏的不同进行聚类，一步一步聚类，最终聚类成一个大类。
然后对聚类过程中的步骤进行分析，从而得到聚类结果。
第2章SPSS软件简介SPSS【3】是现代统计软件的典型代表，其全称：Statistical Package for the Social Sciences,即社会科学统计软件包。
世界上公认数据分析软件有三个，分别是SAS、SPSS和SYSTAT。
SPSS软件作为其中的一个统计学软件，有着强大的功能和特点。
SPSS统计学软件有以下几个特点。
（1）利用SPSS软件能够实现很多的类似于微软的操作，列如可以将数据录入到SPSS中，可以将资料进行编辑，可以将数据进行管理，可以像EXCEL一样进行报表制作等。
（2）SPSS统计学软件的统计功能，可以实现“报告”“描述统计”“表”“比较均值”“一般线性模型”“广义线性模型”“相关”“回归”等功能。
（3）SPSS数据输入和输出可以选取多种格式如：sav、xls等等。
第3章聚类分析3.1简介聚类分析【4】是数据挖掘中一种重要的算法。
它主要是将具有相同或者相似性质的对象放在同一个集合中，把具有不同性质的对象放在不同的集合中。
聚类分析在商业、生物、教育等很多行业有着重要的应用。
正是有了类似分析这样的数据挖掘算法，我们才从庞大的社会信息中提取出对我们有用的信息，更好的反馈社会。
3.2系统聚类法系统聚类法分为Q型聚类和R型聚类两种：Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似特征的样本聚在一起，使差异性大的样本分离开来；R型聚类是对变量进行聚类，它使差异性大的变量分离开来，相似的变量聚集在一起，这样就可以在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数、降低变量维度的目的。
在本文中Q型聚类中类与类之间距离的计算方法主要有以下几种：（1）最短距离法，是指两类之间每个个体距离的最小值；（2）最长距离法，是指两类之间每个个体距离的最大值；（3）组间联接法，是指两类之间个体之间距离的平均值；（4）组内联接法，是指把两类所有个体之间的距离都考虑在内；（5）重心距离法，是指两个类中心之间的距离；（6）离差平方和法，是指同类样品的离差平方和应当较小，类与类之间的离差平方和应当较大。
3.3ｋ均值聚类法k均值类法【5】的工作原理：该算法首先确定初始的聚类中心，一般是随机的选定Ｋ个对象，然后计算各个样本到聚类中心的距离，从而把样本或者对象归到离它最近的聚类中心所在的类。
计算完所有样本后，重现计算聚类中心，重新对样本或者对象进行类，如果相邻两次的聚类中心没有变化或者两侧的聚类中心之间的差距已经收敛，则聚类结束。
3.4聚类法分析的优缺点聚类分析是数据挖掘中的经典算法之一。
聚类分析的优点如下：（1）聚类分析能够很好的反映类之间的关系，研究聚类分析能够研究数据背后的对象的性质，能够对我们了解这些对象有着重要的作用。
（2）聚类分析能够使用聚类中心来很好地体现该类的性质。
比较不同类的聚类中心能够发现不同类的聚类中心所代表的意义不同。
（3）聚类分析能够帮助我们从数据中提取重要的信息，聚类分析可以反映数据信息的有效性。
聚类分析的缺点如下：（1）以k均值聚类算法为例，初始聚类中心随机设定，这就使研究者在设定聚类中心时产生随机性。
（2）聚类分析的类数k的确定。
在聚类分析算法中，一般人为的设定k值。