样本聚类
把表格里每一行当作一个样本，按选定的数值列做 K-Means（K 均值聚类，按数值上的接近程度把样本分成 K 类），给出每个样本归入哪一类，以及各类的样本量、占比和每项指标的平均值画像。还会用单因素方差分析比较各项指标在类间的差异大小，看清分群主要是被哪些指标拉开的。
类数可以直接指定，也可以在设定范围内按轮廓系数（衡量样本离本类更近还是离相邻类更近）自动挑一个。可选择先对各列标准化以消除量级差异；参与聚类的数值列可以自己填，也可以让程序按表头和样例行挑出。另给出整体轮廓系数与各类规模的均衡比，用来判断这套分群是否分得开、是否过于失衡。
当你有一批受访者、用户、城市或商品的多列数值指标，想把它们按相似程度自动分成几类时，把 Excel / CSV 表格上传给本工具，它会输出每一样本所属类别、各类的平均画像、类间差异线索，并给出二维投影图便于汇报展示。
内部采用K-Means（K 均值）聚类：在可选的标准化之后，按欧氏距离将行样本划到 K 个簇；若选择自动聚类数，则在给定范围内用轮廓系数挑选较清晰的分群方案。
支持 .csv（UTF-8 推荐）与 .xlsx，单文件建议不超过 10MB；默认最多读取前 10 万行与 120 列。需至少两个及以上可转为数值的列（或你在下方显式指定列名），且有效行足够多，结果才稳定。本工具输出常用于下一步的交叉表、描述统计、量表分析，可在交叉表与自动卡方、问卷描述性统计中继续处理。
加载文件上传组件中...
将根据表头与样例行自动识别适合聚类分析的数值指标列。
上传表格后可用
这个工具需要的表格大致是这样：
| 受访者编号 | 月消费 | 使用时长 | 满意度评分 |
|---|---|---|---|
| A01 | 320 | 4.5 | 8 |
| A02 | 1580 | 1.2 | 6 |
| A03 | 240 | 6.0 | 9 |
一行一个样本；标识列放编号或名称，参与聚类的列都要是纯数值。
每 200 行 2 点
样本聚类常见问题
- 样本聚类适合处理什么材料？
- 中文文本材料，例如新闻报道、政策文件、访谈记录、评论和文学作品，上传文本文件后即可分析。
- 样本聚类会得到什么结果？
- 按表格的数值列把样本分成若干类，给出每个样本的归属、各类画像和区分度最高的指标。
- 样本聚类怎么用？
- 上传材料、确认设置、点提交，任务完成后在工作台打开报告。不用安装软件，也不用写代码。详细步骤见教程《样本聚类完整教程：从标准化与 K-Means 迭代，到轮廓系数选 K，再到各类画像和方差分析》。
- 样本聚类怎么计费？
- 按行数计费，每满 200 行 2 点，不足 200 行按 2 点算。提交前页面会显示本次消耗。
- 结果可以写进论文吗？
- 可以。报告里的数字和图表附有统计口径与原文出处，末尾有方法说明，涉及统计模型的报告还列出参考文献，可以作为论文附件或方法依据。
在论文里引用样本聚类： 查看引用格式