聚类分析

系统聚类分析方法适合样本容量不大的数据，一般以小于200个为宜。

聚类分析是一种数据挖掘技术，用于将数据点划分为不同的组（称为簇），使得同一簇中的数据点相似，不同簇中的数据点不相似。

通常可以使用以下步骤进行聚类分析：

1.数据预处理：数据预处理是必需的，以确保数据的质量和可靠性。

2.选择距离度量：选择合适的距离度量（如欧几里得距离，曼哈顿距离等）。

3.选择聚类算法：选择适合数据的聚类算法（如K-均值，层次聚类等）。

4.执行聚类：根据选定的聚类算法和距离度量，对数据进行聚类。

5.评估聚类结果：评估聚类结果的质量，如果需要，可以调整聚类算法和参数。

关于病例数，没有严格的要求。通常，数据样本越多，聚类分析的结果越准确。但是，在确定数据样本的数量时，还要考虑其他因素，如数据质量、变量数量和相关性。

在实际应用中，数据样本数量通常在几十到数百之间。如果数据样本数量太少，则可能无法得出有效的结果；如果数据样本数量太多，则可能导致计算复杂度增加，需要更长的时间进行聚类分析。因此，需要对数据样本数量进行适当的平衡。

需要看你的变量数，最少也要百例左右