在大数据时代，数据有着丰富多彩的内容和形式，常常需要对这些进行简单的分类，为商业的布局、提高生产效率、销售额增加更高的成功几率。常用来做聚类分析的软件比较多，在统计学上SPSS，在工程和商业等领域MATLAB比较多，但对于大多数没有专业的软件基础的人来说，是比较难的。当所需要进行聚类的数据信息量不是很大的时候，可以选择使用Excel进行聚类，不需要进行代码编写，操作比较方便，而且容易弄明白。工具/原料moreExcel（版本不限）案例方法/步骤1/6分步阅读

聚类分析的第一步：明确分析目的，聚类分析主要有迭代聚类法和分层聚类法两种，目前主要是对变量（R型聚类分析）和对样本（Q型聚类分析）两种。手下我们一起来看一下基本的样例数据，如图所示：

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第一步：指标去量纲（样本数据标准化：极差，标准差，极大值，极小值，均值等多个规格化模型可完成，在这里就以Excel全程来体现说明）

（1） 求取平均值。在A15单元格输入“=AVERAGE(A1:A14)”，然后回车（enter键），然后可看第一个图，之后在A15右下角进行拖拽到J15单元格即可得到第二张图的内容：

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（1） 求取标准差。

（2） 建立标准化模型

关于公式：A16单元格输入“=STDEV(A1:A14)”然后进行拖拽；

在A17单元格输入“=(A1-A$15)/A$16”然后进行横向拖拽，然后进行纵向拖拽，即可完成。

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第二步：建立模糊矩阵。模糊矩阵的建立依据相似系数的不同，有多种求距离的方法，课自行选择（欧氏距离、切比雪夫距离、相关系数法等），在这里我选择海明距离：

具体的公式我们在Excel中体现：

在A33单元格输入“

=SQRT(ABS(A$17-A17)+ABS(B$17-B17)+ABS(C$17-C17)+ABS(D$17-D17)+ABS(E$17-E17)+ABS(F$17-F17)+ABS(G$17-G17)+ABS(H$17-H17)+ABS(I$17-I17)+ABS(J$17-J17))”

在B33单元格输入“=SQRT(ABS(A$18-A17)+ABS(B$18-B17)+ABS(C$18-C17)+ABS(D$18-D17)+ABS(E$18-E17)+ABS(F$18-F17)+ABS(G$18-G17)+ABS(H$18-H17)+ABS(I$18-I17)+ABS(J$18-J17))”

......以此类推输入

完成到N33;

后进行拖拽即可得到结果。

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然后将上述的模糊矩阵进行自乘运算，可得出最小的K值。

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然后将【0-0.5】【0.5-1】进行分类，可通过定义K值进行改变。

结果为：【1】、【2,3,4,5,6,8,13】、【7】、【9】、【10】、【11】、【12】、【14】每一类的多项指标比较接近，在一定的情况下，可以相互替代。

注意事项

需要学习统计分析的原理和距离公式。

需要掌握Excel的函数运用。

如有疑问，可继续提问交流，一起学习。

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