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　　1 基本概念：聚類分析(Cluster Analysis)又稱集群分析，是研究“物以類聚”的一種統計分析方法，是應用最為廣泛的分類技術。通過聚類分析，可以將性質相近的個體歸為一類，性質差異較大的個體屬于不同的類，使得類內個體具有較高的同質性，類間個體具有較高的異質性。

　　2 類型及統計量：聚類分析包括對觀測指標的聚類(常成為R型)聚類與觀察單位(常稱為Q)型聚類兩中類型。

　　R型聚類，是針對指標聚類的主要方法，聚類統計量為相似系數，即皮爾遜相關系數(Pearson Correlation)，公式為：

　　Q型聚類，是針對觀察單位(Cases)進行聚類的主要方法，聚類統計量常用歐氏距離(Euclidean Distance)，公式為：

　　dij表示第i個觀察單位與第j個觀察單位的距離。

　　R型聚類常用的聚類統計量為相似系數，Q型聚類常用的統計量為歐氏距離。

　　3 應用示例

　　在對某城市的家電市場進行競爭分析時，以品牌知名度、占有率、滿意度等指標進行了聚類分析，結果見下圖，8個品牌大致可以分為3類，結果基本反映了市場的實際情況。