1.在spss中打开数据，选择分析→分类→系统聚类：
2.变量选择f1，f2得分，聚类选择个案，勾选输出统计量和绘图;
3.点击设置统计量，默认选择即可
4.点击选择分类方法，这里选择了离差平方和法；
5.点击绘制，勾选树状图，这个是我们输入查看谱系图的依据。；
6.确定查看谱系图，分析聚类结果，改用不同的分类方法，得到谱系图进行综合分析；
7.由于方法众多，这里选取最为常用较结合实际的离差平方和法进行分析,这里仅给出分组的结果，即聚类分析的方法，每个分组的分析较长不再赘述。
聚类分析一般是将样本进行分类，得到几类，然后对几个类别进行命名，以及得到的类别数据一般需要用于后续进一步分析使用等。所以聚类分析后一般需要使用方差分析，这个步骤还比较多，建议你使用在线版本的SPSS软件SPSSAU进行分析，这是个智能化的软件，里面全部把过程都帮你整理好，以及表格也全部进行了智能化规范。
聚类分析的主要步骤
聚类分析的主要步骤
1.数据预处理，2.为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数，3.聚类或分组，4.评估输出。
数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类，数据预处理还包括将孤立点移出数据，孤立点是不依附于一般数据行为或模型的数据，因此孤立点经常会导致有偏差的聚类结果，因此为了得到正确的聚类，我们必须将它们剔除。
既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很多距离度都应用在一些不同的领域，一个简单的距离度量，如Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似性。
将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。CrispClustering，它的每一个数据都属于单独的类；FuzzyClustering，它的每个数据可能在任何一个类中，CrispClustering和FuzzyClusterin是划分方法的两个主要技术，划分方法聚类是基于某个标准产生一个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分离性用来合并和分裂类，其他的聚类方法还包括基于密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类。
什么评估聚类结果的质量是另一个重要的阶段，聚类是一个无管理的程序，也没有客观的标准来评价聚类结果，它是通过一个类有效索引来评价，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演了一个重要角色，类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取，一个通常的决定类数目的方法是选择一个特定的类有效索引的最佳值，这个索引能否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准，很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都能得出很好的结果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠类的集合。
以下是做聚类分析的方法：
操作设备：戴尔电脑
1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。
2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。
3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。
4、点击分析菜单，然后依次选择分类---系统聚类。
5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。
6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。
7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。
8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。
9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。
用excel对数据进行聚类分析的方法如下：
因为数据量纲不同将影响聚类分析的结果，所以在分析之前要对数据进行无量纲化处理，无量纲化处理的方法有很多种，我们可以根据自己的实际需要进行选择。本经验示例较为简单，只需要对有序尺度数据进行无量纲化。
对于有序尺度，可以采用数值编码的方式将其转换为间距型。
如：优、良、中、及格、不及格
首选将外语的数据类型改成数值型，然后将各个数据属性值改为“5”，“5”，“4”，“4”，“4”，“2”分别对应之前的优，优，良、良、良和及格。
指标类型中有“极大型”、“极小型”、“居中型”和“区间型”指标，所以在聚类之前必须对指标的类型进行一致化处理。本例一致化处理见附图。
选择“分析”--》“分类”--》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。
进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的各种方式方法及要生成的图标，这里我们勾选上树状图后其他默认。点击确定即可看到spss自动处理输出的结果。
根据spss输出的结果进行分析。
