1、原始数据在线SPSSSPSSAU聚类分析的分类方法有很多种，按其作用可分为——样本聚类(Q聚类)和变量聚类(R聚类)两种。
2、在问卷研究中，样本聚类的频率远高于变量聚类。
3、根据SPSS软件的功能，聚类分析可以分为三类，即两步聚类K-means聚类和系统聚类(层次聚类)。
4、三种聚类方法各有特点，具体如下：第一步：如果样本数据的度量单位不统一，比如有的项目是基于七级量表，有的项目是五级项目。
5、此时，应该进行数据处理，即数据标准化。
6、第二步：由于K-means聚类方法的优点是速度非常快，可以提前快速分析，计算不同类别的样本数，简单判断聚类效果。
7、第三步：比较另外两种分析方法的聚类类别数，综合评判找出最佳聚类结果。
8、第四步：分析聚类结果，结合不同类别样本的特征，有效命名聚类类别。
9、步骤5:命名集群类别。
10、对于具体的聚类分析，上述步骤可能不完全适用。
11、如果聚类变量中存在分类数据，则不能使用K-means聚类分析。
12、SPSSAU默认聚类分析采用K-means聚类方法。
13、以下描述的是K-means聚类方法。
14、此表主要用于描述聚类分析的基本情况，聚类得到的类别，每个类别的人数和比例等。
15、例如，从上表可以看出，聚类得到三组，这三组的比例分别为35.0%、29.7%、35.3%。
16、总体来看，三组人群分布比较均匀，说明聚类效果较好。
17、此表主要是通过方差分析比较每个类别下各个项目的特点，探究每个类别的差异，最后根据每个类别的特点给类别命名。
18、例如，从上表可以看出，聚类组对所有的研究项目都是显著的(P0.05)，这意味着聚类分析得到的三个组在研究项目的特征上有明显的差异。
19、各指标解读：主要关注的是P值，P值小于0.05，表示聚类类别组对所有研究项目都是显著的。
“张承辉博客” 聚类分析和判别分析（聚类分析结果怎么看spssau） https://www.zhangchenghui.com/241654