聚类分析主要分为层次聚类与非层次聚类两大类型。本文以实际案例为基础，在spss平台中详细展示层次聚类中针对变量的r型聚类操作流程，并深入解析其原理、步骤及实践意义。

1、 数据来源于意大利、韩国、罗马尼亚、法国、中国、美国、俄罗斯七国裁判员以及热心观众对300名运动员所给出的平均评分，目的在于考察各国裁判在打分习惯与尺度上是否具有相近性，进而识别其评判标准的共性与个性特征。

2、 打开SPSS软件，导入已准备好的数据文件。

3、 在主界面顶部菜单栏中点击“分析”选项。

4、 依次选择“分类”→“系统聚类”。

5、 在聚类类型设置中，指定采用R型聚类（即对变量进行聚类），而非Q型（个体聚类）。

6、 距离度量方式设定为“平方欧氏距离”，组间联结方法选用“组平均法”。

7、 聚类结果如下所示。

8、 对应的冰柱图呈现如下。

9、 结合冰柱图可观察到：法国与韩国裁判的评分模式最为接近；其次为中国与罗马尼亚裁判表现出较高相似性。若将全部评分主体划分为三类，则第一类为热心观众；第二类由美国、法国和韩国组成；第三类则包括俄罗斯、中国、罗马尼亚和意大利。为从中抽取三个最具代表性的评分样本，建议优先选取热心观众作为独立一类的典型代表；再从第二类中任选一国（如法国）；最后从第三类中择取一个国家（如中国），从而实现对整体评分群体结构的合理覆盖与有效表征。