做好聚类分析的前提：聚类方法适用性、数据标准化、共线性处理

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聚类分析是一种常用的多元统计分析方法，主要基于研究对象的特征，将他们分门别类，以让同类别的样本之间差异尽可能小，不同类别间的差异尽可能的大。 在前面的文章中，基于案例介绍了常用的聚类分析方法【系统聚类】和【K-均值聚类】的SPSS操作过程。（详见  👉👉《 聚类分析怎么做（二）：SPSS案例操作 》 ） 但要想做好聚类分析，还需要注意以下几个问题。 01  不同聚类方法的适用范围  聚类分析方法有多种，使用不同的聚类分析方法，得到的结果会有所不同，但这些结果无法在统计理论上分出优劣，也不存在最优的聚类方法，只能针对具体的问题、数据特征，多采用几种方法进行尝试，再观察哪一个分类结果更符合实际、更合理。 一般会将不同的聚类方法结合使用，取长补短，比如系统聚类法和K-均值聚类法就经常结合在一起使 ………………………………