案例數據源：
有20種12盎司啤酒成分和價格的數據，變量包括啤酒名稱、熱量、鈉含量、酒精含量、價格。壹問題壹：選擇那些變量進行聚類?——采用“R型聚類”
1、現在我們有4個變量用來對啤酒分類，是否有必要將4個變量都納入作為分類變量呢?熱量、鈉含量、酒精含量這3個指標是要通過化驗員的辛苦努力來測定，而且還有花費不少成本，如果都納入分析的話，豈不太麻煩太浪費?所以，有必要對4個變量進行降維處理，這裏采用spss R型聚類（變量聚類），對4個變量進行降維處理。輸出“相似性矩陣”有助於我們理解降維的過程。
2、4個分類變量量綱各自不同，這壹次我們先確定用相似性來測度，度量標準選用pearson系數，聚類方法選最遠元素，此時，涉及到相關，4個變量可不用標準化處理，將來的相似性矩陣裏的數字為相關系數。若果有某兩個變量的相關系數接近1或－1，說明兩個變量可互相替代。3、只輸出“樹狀圖”就可以了，個人覺得冰柱圖很復雜，看起來沒有樹狀圖清晰明了。從proximitymatrix表中可以看出熱量和酒精含量兩個變量相關系數0．903，最大，二者選其壹即可，沒有必要都作為聚類變量，導致成本增加。至於熱量和酒精含量選擇哪壹個作為典型指標來代替原來的兩個變量，可以根據專業知識或測定的難易程度決定。（與因子分析不同，是完全踢掉其中壹個變量以達到降維的目的。）這裏選用酒精含量，至此，確定出用於聚類的變量為：酒精含量，鈉含量，價格。
二問題二：20中啤酒能分為幾類?——采用“Q型聚類”1、現在開始對20中啤酒進行聚類。開始不確定應該分為幾類，暫時用壹個3－5類範圍來試探。Q型聚類要求量綱相同，所以我們需要對數據標準化，這壹回用歐式距離平方進行測度。2、主要通過樹狀圖和冰柱圖來理解類別。最終是分為4類還是3類，這是個復雜的過程，需要專業知識和最初的目的來識別。我這裏試著確定分為4類。選擇“保存”，則在數據區域內會自動生成聚類結果。三問題三：用於聚類的變量對聚類過程、結果又貢獻麽，有用麽?——采用“單因素方差分析”1、聚類分析除了對類別的確定需討論外，還有壹個比較關鍵的問題就是分類變量到底對聚類有沒有作用有沒有貢獻，如果有個別變量對分類沒有作用的話，應該剔除。2、這個過程壹般用單因素方差分析來判斷。註意此時，因子變量選擇聚為4類的結果，而將三個聚類變量作為因變量處理。方差分析結果顯示，三個聚類變量sig值均極顯著，我們用於分類的3個變量對分類有作用，可以使用，作為聚類變量是比較合理的。四問題四：聚類結果的解釋?——采用”均值比較描述統計“1、聚類分析最後壹步，也是最為困難的就是對分出的各類進行定義解釋，描述各類的特征，即各類別特征描述。這需要專業知識作為基礎並結合分析目的才能得出。2、我們可以采用spss的means均值比較過程，或者excel的透視表功能對各類的各個指標進行描述。其中，report報表用於描述聚類結果。對各類指標的比較來初步定義類別，主要根據專業知識來判定。這裏到此為止。以上過程涉及到spss層次聚類中的Q型聚類和R型聚類，單因素方差分析，means過程等，是壹個很不錯的多種分析方法聯合使用的案例。