对于聚类效果的判断，研究者主要是结合专业知识来判断聚类类别能否有效命名。比如整体情况不清楚的时候，可以对原始数据进行聚类。根据聚类后的相似数据，分别建立回归分析，分析效果会更好。2.判别分析用于做出判断，用SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y)，聚类变量作为自变量(X)进行判别分析。判别分析具体分析聚类变量和类别之间的投影关系。如果研究者非常在意聚类分析的效果，可以使用判别分析进行分析。
对数据进行聚类的目的是什么？聚类可以实现去噪吗？
1与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理经济社会管理医学地质生态地震气象考古企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。2聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。
例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。3聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。
分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。聚类效果的检验一聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。二使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y)，而将聚类变量作为自变量(X)进行判别分析，判别分析具体分析聚类变量与类别之间投影关系情况，如果研究人员对聚类分析效果非常在乎，可以使用判别分析进行分析。
三种聚类分析方法的详细过程描述清晰地描述了聚类分析的科学应用过程，聚类分析方法的科学应用是取得良好结果的前提保证。就是聚类分析后每个类别的样本数是否均匀。如果聚类结果显示有三类，其中一类样本量很小，比如不到30，很可能说明聚类效果很差。对于聚类效果的判断，研究者主要是结合专业知识来判断聚类类别能否有效命名。
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