Clementine聚类分析本文采用Clementine自带的drug数据集，进行聚类分析。我采用kmeans，SOM和两阶段方法三种聚类算法建模，分别进行描述。聚类分析作为一种描述性，操作起来也是很简单的。 首先建立如下数据集，加入变项文件节点，类型节点，kmeans模型节点，Kohonen模型节点，两步模型节点。 设置变项文件节点信息，导入数据集。 设置kmeans模型节点信息 设置Kohonen节点信息 设置两阶段聚类模型节点信息 加入模型节点信息 加入分布图查看结果信息
ｃｌｅｍｅｎｔｉｎｅ提供的聚类模型也是比较丰富的，相对来说，这样的描述性建模是比较简单的。通常，聚类算法经常用
在数据预处理方面，尤其是数据海量时，需要将数据划分为有意义的组，然后考虑进一步深度分析模式。