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聚类分析本质上需要在特定坐标空间（某种变换坐标系下，比如说是PCA的PC空间）下计算距离矩阵，

距离的定义本身就是依据特定坐标变换（仿射变换）而定义的，

聚类分析的核心就是计算sample之间的距离。

此处已经提供了距离矩阵，所以直接

在“变量视图”中创建6个数值变量，分别命名为属1、属2、属3、属4、属5、属6

获取新坐标系：

然后就是系统聚类分析中可以选择选项：

比如说是质心法、ward法等；

（1）如果是中间距离，那均值度量有mean、median，我们可以选择中位数：

（2）如果使用重心法：

（3）如果使用ward法：

（4）如果是k-means

1个聚了4类，另外一个是2类，其实就是决策树中间的叶节点（或者说不同层次合并上的非根节点），其实还是能够看出来点层次的，需要不断调整

实际上这里有个超参数，就是指定聚类的数目是多少个，而且是非层次化的聚类，不适合于系统发生分析