聚類分析簡(jiǎn)介

按照個(gè)體（記錄）的特征將它們分類,，使同一類別內(nèi)的個(gè)體具有盡可能高的同質(zhì)性,，而類別之間則具有盡可能高的異質(zhì)性。
為了得到比較合理的分類,，首先要采用適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)來(lái)定量地描述研究對(duì)象之間的聯(lián)系的緊密程度,。

假定研究對(duì)象均用所謂的“點(diǎn)”來(lái)表示。
在聚類分析中,，一般的規(guī)則是將“距離”較小的點(diǎn)歸為同一類,，將“距離”較大的點(diǎn)歸為不同的類。
常見(jiàn)的是對(duì)個(gè)體分類,，也可以對(duì)變量分類,，但對(duì)于變量分類此時(shí)一般使用相似系數(shù)作為“距離”測(cè)量指標(biāo)

• 聚類分析前所有個(gè)體所屬的類別是未知的，類別個(gè)數(shù)一般也未知,，分析的依據(jù)就是原始數(shù)據(jù),，可能事先沒(méi)有任何有關(guān)類別的信息可參考。
• 嚴(yán)格說(shuō)來(lái)聚類分析并不是純粹的統(tǒng)計(jì)技術(shù),，它不像其它多元分析法那樣，需要從樣本去推斷總體,。一般都涉及不到有關(guān)統(tǒng)計(jì)量的分布,，也不需要進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),。
• 聚類分析更像是一種建立假設(shè)的方法，而對(duì)相關(guān)假設(shè)的檢驗(yàn)還需要借助其它統(tǒng)計(jì)方法,。
   

注意：聚類分析更像是一種建立假設(shè)的方法,，而對(duì)于相關(guān)假設(shè)的檢驗(yàn)還需要借助其他統(tǒng)計(jì)的方法，比如判別分析,、T-檢驗(yàn),、方差分析等，看聚類出來(lái)的幾個(gè)類別是否存在差異

聚類的用途

• 設(shè)計(jì)抽樣方案（分層抽樣）
• 預(yù)分析過(guò)程（先通過(guò)聚類分析達(dá)到簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的目的,，將眾多的個(gè)體先聚集成比較好處理的幾個(gè)類別或子集,，然后再進(jìn)行后續(xù)的多元分析）
• 細(xì)分市場(chǎng)、個(gè)體消費(fèi)行為劃分(先聚類,，然后再利用判別分析進(jìn)一步研究各個(gè)群體之間的差異)

聚類分析的基本步驟總結(jié)

聚類方法

K均值聚類（K-means Cluster）

方法原理

1. 選擇（或人為指定）某些記錄作為凝聚點(diǎn)
2. 按就近原則將其余記錄向凝聚點(diǎn)凝集
3. 計(jì)算出各個(gè)初始分類的中心位置（均值）
4. 用計(jì)算出的中心位置重新進(jìn)行聚類
5. 如此反復(fù)循環(huán),，直到凝聚點(diǎn)位置收斂為止

方法特點(diǎn)

1. 要求已知類別數(shù)
2. 可人為指定初始位置
3. 節(jié)省運(yùn)算時(shí)間
4. 樣本量過(guò)大時(shí)有必要考慮
5. 只能使用連續(xù)性變量
    

案例：移動(dòng)通訊客戶細(xì)分

數(shù)據(jù)包含6個(gè)變量
是客戶編號(hào)（Customer_ID）
工作日上班時(shí)期電話時(shí)長(zhǎng)（Peak_mins）
工作日下班時(shí)期電話時(shí)長(zhǎng)（OffPeak_mins）
周末電話時(shí)長(zhǎng)（Weekend_mins）
國(guó)際電話時(shí)長(zhǎng)（International_mins）
總通話時(shí)長(zhǎng)（Total_mins）
平均每次通話時(shí)長(zhǎng)（average_mins）
根據(jù)前期的調(diào)研，研究者認(rèn)為移動(dòng)用戶應(yīng)當(dāng)被分為5個(gè)主要群體,，現(xiàn)希望得到相應(yīng)的定量聚類結(jié)果,。
（由于數(shù)據(jù)集過(guò)多，可到我的資源下載“spss之聚類分析--移動(dòng)通訊客戶細(xì)分”）

看到結(jié)果無(wú)法收斂,，所以重新設(shè)置迭代次數(shù),，讓其收斂

但是最終聚類出來(lái)，結(jié)果怪怪的

各變量測(cè)量尺度,，量綱不一樣,，聚類計(jì)算其距離時(shí)量綱大的對(duì)結(jié)果影響大

如何進(jìn)行標(biāo)化呢？

重新聚類

標(biāo)準(zhǔn)化的變量,，一般在正負(fù)3以內(nèi),，0代表平均水平

但是我們想看原始變量的原始水平，不看這標(biāo)準(zhǔn)化的

保存?zhèn)€案被劃分為哪個(gè)類

我們只想看均值

得到非標(biāo)準(zhǔn)化的聚類中心結(jié)果 

解讀

• 第一類：高端商用客戶,，總通話時(shí)間長(zhǎng),，工作日上班時(shí)間通話比例高
• 第二類：少使用低端客戶，總通話時(shí)間短,，各時(shí)段通話時(shí)間都短
• 第三類：中端商用客戶,，總通話時(shí)間居中，工作日上班時(shí)間通話比例高
• 第四類：中端日常用客戶,，總通話時(shí)間居中,，工作日下班時(shí)間通話比例高
• 第五類：長(zhǎng)聊客戶，每次通話時(shí)間長(zhǎng)

層次聚類(Hierarchical Cluster)

屬于系統(tǒng)聚類法的一種,，其聚類過(guò)程可以用樹(shù)形結(jié)構(gòu)(treelike structure)來(lái)描繪的方法

方法原理

1. 先將所有n個(gè)變量／觀測(cè)看成不同的n類
2. 然后將性質(zhì)最接近（距離最近）的兩類合并為一類
3. 再?gòu)倪@n-1類中找到最接近的兩類加以合并
4. 依此類推,，直到所有的變量／觀測(cè)被合為一類
5. 使用者再根據(jù)具體的問(wèn)題和聚類結(jié)果來(lái)決定應(yīng)當(dāng)分為幾類

特點(diǎn)

1. 一旦記錄/變量被劃定類別，其分類結(jié)果就不會(huì)再進(jìn)行更改
2. 可以對(duì)變量或記錄進(jìn)行聚類
3. 變量可以為連續(xù)或分類變量（變量雖然可以為連續(xù)型或者分類型,，但是不能混用,，要不就是全分類這樣使用,，要不就全連續(xù)變量聚類）
4. 提供的距離測(cè)量方法非常豐富
5. 運(yùn)算速度較慢

案例：體操裁判打分傾向聚類（這個(gè)案例是對(duì)變量進(jìn)行聚類）

SPSS自帶數(shù)據(jù)集judges.sav是中、美,、法等七個(gè)國(guó)家的裁判和未經(jīng)嚴(yán)格訓(xùn)練體育愛(ài)好者在評(píng)判體育比賽中對(duì)選手的評(píng)分情況,。請(qǐng)根據(jù)在評(píng)分上的差異將它們分為適當(dāng)?shù)念悺?/p>

7.30	8.00	7.10	7.70	7.20	7.20	7.00	7.6
7.80	8.70	7.20	8.40	7.50	8.10	7.30	7.1
7.20	7.40	7.10	7.50	7.20	7.10	7.00	7.0
7.30	8.40	7.20	7.90	7.50	8.50	7.30	7.1
7.70	7.80	7.20	8.40	7.60	7.40	7.10	7.1
7.30	7.60	7.20	8.10	7.30	7.20	7.00	7.0
8.30	8.30	7.70	8.50	7.80	7.80	7.20	7.8
9.60	9.80	9.30	9.80	8.80	9.90	9.40	10.0
9.10	8.80	8.60	9.10	7.80	9.30	8.50	8.5
9.50	9.70	9.00	9.60	8.90	9.80	9.20	10.0
7.80	8.50	8.30	9.10	8.00	9.50	7.60	7.9
8.60	8.90	7.80	9.00	8.00	8.70	7.80	7.8
8.50	9.10	8.10	9.30	8.00	8.30	7.80	8.5
9.20	9.10	8.00	9.40	8.50	9.60	8.60	8.9
8.20	9.20	7.90	9.10	7.80	8.30	7.50	8.2
7.00	7.50	7.10	7.40	7.10	7.10	7.00	7.7
9.70	9.90	9.10	9.70	9.00	10.00	9.60	9.9
9.80	9.90	9.50	9.80	9.00	10.00	9.70	9.9
8.60	9.40	8.20	9.50	8.70	9.80	8.30	9.5
8.80	9.00	7.90	8.50	8.10	9.30	8.00	9.8
9.30	9.80	9.30	9.80	8.70	10.00	9.30	9.3
7.50	7.90	7.20	8.10	7.30	7.70	7.10	7.2
9.00	9.30	7.80	9.10	8.20	9.40	8.10	8.5
8.90	9.70	8.90	9.50	8.60	9.70	9.40	9.2
9.90	10.00	9.70	9.90	9.40	10.00	9.90	9.9
7.20	7.20	7.00	7.90	7.10	7.10	7.00	7.3
7.00	7.10	7.00	7.20	7.00	7.00	7.00	7.0
7.30	7.50	7.10	7.60	7.30	7.90	7.10	7.6
9.00	9.00	8.10	9.10	7.80	9.30	7.70	7.1
7.50	8.50	7.20	8.50	8.00	8.90	7.20	7.6
9.10	9.70	8.60	9.60	9.10	9.90	9.50	7.6
7.60	8.00	7.20	8.90	7.40	7.60	7.10	7.2
7.70	8.30	7.40	8.40	7.50	8.30	7.40	8.5
7.70	7.90	7.30	8.70	7.40	7.70	7.30	8.3
8.10	8.40	7.90	8.90	7.90	8.60	7.70	7.0
8.50	9.60	8.70	9.20	8.40	9.30	8.30	8.7
9.80	9.80	9.70	9.90	8.90	9.90	9.80	9.9
9.20	9.20	8.10	9.60	8.40	9.60	8.80	9.2
9.90	9.90	9.70	9.90	9.10	10.00	9.70	9.8
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9.90	10.00	9.20	9.90	9.00	10.00	9.30	8.0
7.50	8.50	7.50	8.20	7.50	8.70	7.90	9.4
8.90	9.60	8.80	9.30	8.40	9.90	9.20	9.1
7.70	8.70	7.40	8.50	7.70	8.30	7.30	7.1
9.70	9.90	9.40	9.80	9.20	9.90	9.60	10.0
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8.30	8.40	7.30	8.50	7.60	7.60	7.30	7.8
8.90	8.90	8.30	9.00	8.30	9.50	8.70	9.4
9.50	9.90	8.60	9.60	8.60	9.90	9.30	8.8
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7.30	7.90	7.20	7.70	7.30	8.00	7.00	8.0
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9.80	10.00	9.50	9.90	9.40	10.00	9.90	10.0
9.30	9.50	8.50	9.40	7.90	9.50	8.70	9.8
8.50	9.00	7.50	8.90	7.90	9.10	7.70	8.6
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8.70	8.40	8.00	8.90	7.60	9.40	7.40	9.9
7.50	7.80	7.20	8.10	7.30	7.80	7.30	8.5
8.20	8.70	7.90	9.00	8.10	8.90	8.50	7.9
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9.40	9.70	9.10	9.40	8.80	9.90	8.90	9.9
8.90	9.80	8.20	9.30	8.20	9.70	8.50	9.5
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7.50	7.40	7.10	8.10	7.20	7.30	7.10	7.8
7.70	8.10	7.40	8.70	7.60	8.50	7.60	7.2
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9.60	9.20	9.00	9.40	8.60	9.60	9.10	9.8
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7.30	8.10	7.10	8.00	7.10	7.50	7.20	7.5
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7.40	7.50	7.10	8.30	7.10	7.30	7.00	7.1
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7.90	9.00	7.30	8.50	7.30	8.30	7.30	7.0
8.70	9.40	7.70	9.10	7.80	9.10	8.70	9.8
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9.10	9.80	8.40	9.50	8.60	9.60	8.20	9.8
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7.60	7.90	7.30	8.10	7.40	7.70	7.10	7.1
9.30	9.60	8.70	9.40	7.90	9.10	8.30	7.8
8.10	8.70	7.70	8.80	7.70	8.70	7.90	9.3
9.80	9.90	9.40	9.70	8.80	9.80	9.40	8.8
9.90	9.80	9.30	9.90	8.80	9.90	9.80	9.9
8.90	9.10	8.50	9.50	8.40	9.80	8.80	9.9
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8.10	9.00	7.30	8.30	7.30	7.30	7.10	9.0
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9.80	9.90	9.70	9.90	9.30	10.00	9.90	9.8
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9.00	9.00	8.00	9.40	8.30	9.10	8.70	8.2
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9.70	9.90	9.40	9.70	9.30	10.00	9.80	9.5
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8.30	8.80	7.30	9.00	7.60	8.70	7.10	8.9
7.90	9.10	7.50	8.90	7.50	8.60	8.10	7.6
9.30	9.70	8.80	9.70	8.70	9.70	9.50	7.7
9.50	9.90	8.70	9.70	9.10	9.90	9.50	9.9
8.10	8.70	7.20	8.70	7.50	7.80	7.40	9.5
7.80	7.80	7.30	8.60	7.40	7.50	7.10	7.2
9.70	9.90	9.00	9.70	9.20	10.00	9.60	9.4
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7.80	8.40	7.20	8.10	7.40	7.80	7.10	7.9
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9.30	9.80	9.20	9.40	8.90	9.80	9.10	9.9
7.90	8.30	7.40	8.60	7.50	7.70	7.30	7.8
8.20	9.10	8.20	9.00	7.80	8.50	8.10	8.2
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9.00	9.60	8.40	9.40	8.30	9.10	9.00	9.2
7.20	7.10	7.00	7.50	7.10	7.30	7.00	7.5
7.70	8.50	7.40	8.70	7.70	8.30	7.30	9.5
8.20	8.00	7.40	8.40	7.40	8.30	7.20	8.9
7.40	7.70	7.10	7.80	7.30	7.10	7.20	7.0
8.30	8.80	7.60	9.10	7.70	8.90	7.80	7.5
9.80	9.80	9.80	9.90	8.60	10.00	9.90	8.8
9.80	9.90	9.30	9.80	9.10	10.00	9.50	9.3
8.70	9.10	8.20	9.10	8.20	9.10	8.20	8.4
7.90	8.60	7.40	8.50	7.60	8.40	7.30	8.5
7.50	8.00	7.30	8.00	7.40	8.00	7.10	7.1
7.20	7.60	7.20	8.00	7.40	7.30	7.00	8.9
9.50	9.70	8.30	9.60	8.70	9.80	8.70	9.7
8.30	8.10	7.50	9.00	7.30	7.50	7.20	7.4
9.50	9.80	9.50	9.70	9.10	9.80	8.80	9.3
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7.50	8.20	7.10	8.40	7.20	7.80	7.10	8.0
8.60	9.20	8.50	9.20	8.50	9.60	8.40	8.1
9.00	9.40	7.90	9.50	8.40	9.30	8.20	9.7
8.40	8.70	7.50	9.20	7.80	8.30	7.70	7.6
8.00	9.20	7.80	8.90	7.90	8.40	7.30	10.0
8.50	8.70	8.20	9.40	7.80	9.50	8.20	7.9
7.20	8.20	7.30	8.30	7.50	7.80	7.10	7.5
7.20	7.90	7.10	7.90	7.20	7.70	7.00	8.3
8.30	8.60	7.30	9.00	7.80	8.20	8.10	7.7
7.20	7.40	7.10	7.80	7.10	7.20	7.00	7.3
9.20	9.80	8.80	9.50	8.60	10.00	9.30	9.6
8.40	9.00	7.50	9.10	8.00	8.90	8.00	9.2
7.30	7.50	7.00	8.00	7.30	7.10	7.00	7.8
8.40	9.50	8.30	9.40	8.20	9.40	9.20	9.0
7.60	8.10	7.60	8.60	7.30	8.00	7.10	7.6
7.60	8.40	7.30	8.40	7.30	8.20	7.10	7.3
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9.30	9.80	8.80	9.60	9.20	9.70	9.40	8.7
9.80	9.80	9.00	9.70	8.60	10.00	9.30	9.8
8.20	9.00	7.10	8.90	7.50	8.90	7.50	7.9
8.00	8.40	7.30	8.40	7.30	7.90	7.40	7.2
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9.60	9.90	8.70	9.60	8.30	9.90	9.30	9.5
7.00	7.20	7.00	7.30	7.00	7.00	7.00	7.3
7.60	8.20	7.40	8.90	7.60	8.10	7.30	7.2
8.30	9.20	7.90	9.10	8.00	9.00	8.00	8.9
9.60	9.80	8.50	9.50	8.60	9.80	9.20	7.6
8.50	8.80	7.60	8.80	7.80	8.90	7.40	8.5
9.80	10.00	9.30	9.90	9.20	9.90	9.90	10.0
9.50	9.80	9.40	9.50	8.90	10.00	9.70	10.0
8.50	9.20	8.10	9.10	8.50	9.70	7.70	9.9
7.40	7.90	7.10	8.20	7.10	7.90	7.30	7.2
8.00	9.20	7.90	9.10	8.00	8.80	7.30	9.6
9.20	9.60	8.00	9.50	8.40	9.60	9.50	10.0
8.80	9.70	8.20	9.50	8.90	9.50	8.20	8.8
7.10	7.60	7.40	7.80	7.20	7.40	7.00	7.1
9.00	9.70	8.20	9.50	7.90	9.60	8.60	9.9
7.60	8.90	8.40	9.20	7.90	8.20	7.60	8.2
9.70	9.70	9.30	9.70	9.00	9.90	9.60	7.8
8.20	9.20	8.10	9.00	7.70	9.00	8.60	7.3
9.00	9.00	8.10	9.30	8.00	10.00	8.70	9.9
9.10	9.30	8.20	9.50	8.20	9.70	8.50	9.4
10.00	10.00	9.80	9.90	9.40	10.00	9.90	9.4
7.50	8.30	7.30	8.30	7.90	7.60	7.20	7.3
9.80	9.90	9.10	9.40	8.30	9.90	9.20	9.4
8.90	9.50	8.60	9.60	8.40	9.20	8.00	9.7
7.90	8.80	7.40	8.50	7.50	8.20	8.10	9.2
9.30	9.90	9.10	9.60	9.00	9.60	9.50	9.8
7.80	8.70	7.60	8.70	7.60	9.10	7.30	7.1
9.00	9.60	8.60	9.20	7.80	9.30	8.10	7.3
9.50	9.80	8.50	9.30	8.40	9.60	8.90	8.2
8.70	9.60	8.70	9.10	8.40	9.70	8.40	9.9
7.90	8.40	7.40	8.40	7.50	7.90	7.30	7.5
7.00	7.10	7.00	7.60	7.10	7.10	7.00	7.0
9.20	9.90	8.70	9.70	9.50	9.90	9.60	9.3
8.90	9.00	7.60	9.20	7.80	9.30	7.70	7.7
7.80	8.10	7.70	8.60	7.50	8.60	7.20	8.2
7.80	8.10	7.40	8.10	7.30	8.40	7.10	8.0
9.40	9.90	9.60	9.70	9.50	10.00	9.80	10.0
9.30	9.50	8.70	9.50	8.20	9.70	8.90	8.5
8.40	9.50	8.60	9.20	8.40	9.70	8.60	8.2
9.70	9.90	9.00	9.90	9.00	10.00	9.70	8.4
9.00	9.70	8.70	9.40	8.10	9.80	9.10	9.6
9.30	9.50	8.80	9.70	8.50	9.90	9.50	8.3
7.90	9.30	8.10	9.20	7.70	9.00	8.40	7.3
8.80	9.60	8.80	9.50	8.30	9.80	8.50	7.6
7.40	7.50	7.10	7.80	7.30	7.30	7.00	7.4
9.70	9.90	8.60	9.80	9.30	10.00	9.70	8.2
7.80	8.20	7.40	9.00	7.40	7.90	7.20	9.7
9.20	9.50	8.70	9.60	8.20	9.60	8.80	8.8
8.30	8.70	7.90	9.10	8.40	9.50	8.40	9.2
7.80	8.70	7.50	8.30	7.40	8.40	7.40	7.3
9.80	9.90	9.60	9.90	9.10	10.00	9.80	9.9
7.90	8.40	7.50	8.50	7.90	8.20	7.50	7.1
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8.40	9.20	8.00	9.00	7.90	9.20	8.40	8.2
9.70	9.60	9.20	9.50	8.90	9.50	9.40	10.0
7.30	7.60	7.10	7.70	7.10	7.10	7.00	7.7
7.80	8.20	7.50	8.20	7.40	7.60	7.20	7.0
8.40	9.20	8.10	9.30	7.70	8.40	7.70	9.8

為什么不能使用K均值聚類呢？

因?yàn)镵均值聚類只能對(duì)案例做聚類,，這個(gè)是對(duì)變量做聚類

而且K均值聚類需要確定類別數(shù),，目前是不知道的

我們是對(duì)變量做聚類，冰柱圖看起來(lái)太麻煩了,，直接看樹(shù)狀圖

聚類過(guò)程 ,，系數(shù)代表距離，距離什么含義,，要看我們使用了什么距離指標(biāo)

樹(shù)狀圖,，233.297換算成下面的25

發(fā)現(xiàn)意大利和東方集團(tuán)（中國(guó)、俄羅斯,、羅馬尼亞）聚類有一些問(wèn)題

變量聚類一般默認(rèn)距離為相關(guān)性（默認(rèn)是平方歐氏距離）

得到的結(jié)果好很多

這個(gè)例子也可以使用因子分析解決

擴(kuò)展：

一般聚類方法組間聯(lián)接是最好的,；ward法聚類出來(lái)會(huì)比較平均

度量標(biāo)準(zhǔn) ：案例--平方歐式距離最好

變量--皮爾遜相關(guān)性最好

關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題

K均值聚類需要自己手動(dòng)

系統(tǒng)聚類如下

前面說(shuō)的兩種方法是經(jīng)典的分析聚類方法，還有智能分析聚類方法

兩步聚類算法（TwoStep Cluster）

特點(diǎn)：

•  處理對(duì)象：分類變量和連續(xù)變量
• 自動(dòng)決定最佳分類數(shù)
• 快速處理大數(shù)據(jù)集 

前提假設(shè)：

• 變量間彼此獨(dú)立
• 分類變量服從多項(xiàng)分布,，連續(xù)變量服從正態(tài)分布

其實(shí)稍微違反假設(shè)條件其實(shí)也不要緊,，結(jié)果很穩(wěn)健，其會(huì)自動(dòng)剔除異常值

數(shù)據(jù)集還是（我的資源下載“spss之聚類分析--移動(dòng)通訊客戶細(xì)分”）

spss使用該模型自動(dòng)對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行標(biāo)化

設(shè)置其最大聚類數(shù)

聚類需要注意的地方

• 距離測(cè)量方法

使用默認(rèn)值即可

• 變量選擇

無(wú)關(guān)變量有時(shí)會(huì)引起嚴(yán)重的錯(cuò)分
應(yīng)當(dāng)只引入在不同類間有顯著差別的變量
盡量只使用相同類型的變量進(jìn)行分析(使用連續(xù)變量,，將分類變量用于結(jié)果解釋;新的聚類方法比如兩步聚類算法可以同時(shí)使用這些變量)

• 共線性問(wèn)題

對(duì)記錄聚類結(jié)果有較大的影響,，相當(dāng)于某個(gè)變量在聚類中的權(quán)重大于其它變量
最好先進(jìn)行預(yù)處理

• 變量的標(biāo)準(zhǔn)化

變量量綱／變異程度相差非常大時(shí)需要進(jìn)行
數(shù)理統(tǒng)計(jì)算法上要求一律標(biāo)準(zhǔn)化
標(biāo)準(zhǔn)化后會(huì)削弱有用變量的作用

• 異常值

影響較大
還沒(méi)有比較好的解決辦法
盡力避免

• 分類數(shù)

從實(shí)用角度講，2～8類比較合適

• 專業(yè)意義

一定要結(jié)合專業(yè)知識(shí)進(jìn)行分析

• 其他方面

聚類分析主要應(yīng)用于探索性的研究,，其分析的結(jié)果可以提供多個(gè)可能的解,，選擇最終的解需要研究者的主觀判斷和后續(xù)的分析
聚類分析的解完全依賴于研究者所選擇的聚類變量，增加或刪除一些變量對(duì)最終的解都可能產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的影響
不管實(shí)際數(shù)據(jù)中是否真正存在不同的類別,，利用聚類分析都能得到分成若干類別的解