层次聚类分析中的 Q型聚类可使得具有共同特点的样本聚齐在一起，以便对不同类的样本进行分析。
样本数据间的亲疏程度主要通过样本间的距离、样本间的相关系数来度量。
案例
对某班8名学生的语文成绩进行聚类，聚类的依据是入学语文成绩和第一次考试的语文成绩。
原始数据
聚类分析源数据
数据分析
执行：analyze/classify/hierarchical cluster，得到如下图的结果（需要在method 中选择“plots”构建，系统树图）：
系统树图
由上述的聚类结果表明：在这8位同学中，第一次系统就将刘关（6）和五五（5）聚在了一起，将王梅（7）和李四（3）聚在了一起，这是没有错的，这两组的成绩变化都不大，距离在5以内；二次聚类的时候，将4,5,6聚在了一起（包含3与7），这些的相同之处在于入学成绩普遍低于语文成绩，平均分在6分左右，距离在5以内；第三次聚类2,4,6（包括之前）聚在了一起，与上述原因一样，只不过平均分在8分左右，距离依然在5以内；第四次聚类将4，6，5，7，3聚在了一块（之前组都包含，重新组合而已），距离在15以内，数据明显已经不突出了，因此，到这就可以进行分析了。如果需要其他的数据，还可以对每个人进行描述性分析或者交叉分析，作为辅助分析内容。
本编学习内容数据和案例均来自于清华大学出版社·倪雪梅·《精通spss统计分析》
