根据聚类变量的数据类型选择适合的聚类方法

在数据分析中，聚类分析是一种常用的无监督学习方法，用于将相似的对象分组。SPSSAU(在线SPSS)平台提供了多种聚类方法，选择合适的方法取决于您的聚类变量数据类型。以下是详细的指导：

一、聚类分析的基本类型

在SPSSAU(网页SPSS)中，聚类分析主要分为两种类型：

1. Q型聚类：对样本/个案进行聚类（如将消费者分为不同群体）
2. R型聚类：对指标变量进行聚类（如将多个指标变量分组）

二、根据变量数据类型选择聚类方法

1. Q型聚类（样本聚类）

2. R型聚类（变量聚类）

三、SPSSAU提供的聚类方法对比

四、实际应用建议

1. 样本量大的定量数据：使用K-means聚类（速度快）
2. 包含分类变量的数据：必须使用K-prototype聚类
3. 变量聚类：使用分层聚类方法
4. 不确定聚类数量时：可以尝试多种K值，比较不同结果

在SPSSAU平台中操作时，系统会根据您选择的数据类型自动使用最适合的聚类方法，大大简化了选择过程。对于初学者，可以先使用系统默认推荐的方法，随着经验积累再尝试其他方法进行比较。

如需更详细的聚类分析步骤指导，可以参考SPSSAU帮助文档中的"聚类分析五步法"：数据处理→选择方法→结果对比→效果验证→类别使用。