几种常用聚类方法的比较

1.k-mean聚类分析 适用于样本聚类；
2.分层聚类 适用于对变量聚类；
3.两步聚类 适用于分类变量和连续变量聚类；
4.基于密度的聚类算法；
5.基于网络的聚类；
6.机器学习中的聚类算法；
前3种，可用spss简单操作实现；

数据统计，如何将它们进行聚类分析

可以使用数据挖掘的经典算法之一：Thek-meansalgorithm，即K-Means算法
k-meansalgorithm算法是一个聚类算法，从一个目标集中创建多个组，每个组的成员都是比较相似的。这是个想要探索一个数据集时比较流行的聚类分析技术。聚类分析属于设计构建组群的算法，这里的组成员相对于非组成员有更多的相似性。在聚类分析的世界里，类和组是相同的意思。
把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k