聚類使用層次聚類或 K 均值聚類，將具有相似特徵的觀測值聚類（分組）。
層次聚類
- 從開啟的 JMP ®資料表中，選擇「分析」>「聚類」>「層次聚類」。
- 從「選擇列」中選擇一個或多個數值變量，然後按一下「Y，列」 。這裡我們使用了 13 個數值變數。
- 如果可用，請選擇一個標籤變數。
- 選擇所需方法（左下角），然後按一下「確定」 。 JMP 將會產生：
- 樹狀圖，顯示了每個步驟形成的聚集。
- 碎石圖，顯示每一步跨越的距離。
- 聚類歷史記錄，提供每一步的聚類統計資料。
Cereal.jmp (Help > Sample Data Folder)Cereal.jmp（幫助 > 範例資料資料夾）
尖端：
- 若要為聚類著色、標記或儲存聚類，或要求其他選項，請點選頂部的紅色三角形。
- 若要動態變更聚類數量，請按一下並向左或向右拖曳其中一個黑色菱形。
K均值聚類
- 從開啟的 JMP 資料表中，選擇「分析」>「聚類」>「K均值聚類」。
- Select one or more numeric variables from 選擇列 and click Y，列. Here we used 13 numeric variables. Click 好的.
- 在出現的控制面板中，選擇「方法」下的「K均值聚類」 。
- 輸入聚類數量。點選“執行” 。這裡我們選擇 3。 JMP 將會產生：
- 集群大小匯總。
- 每個變數的聚類平均值和標準差表格。
尖端：
- 若要取得雙標圖、平行圖或要求其他選項，請點選K均值標題的紅色三角形。
- 若要對一系列聚類大小進行分析：在「聚類」中，輸入聚類數量的下限和聚類範圍的上限，然後按一下「去」 。
- 若要逐步形成簇：在「步驟」中，選取「單步」 ，然後按一下「去」 。
造訪JMP 幫助中的「多元方法 > 層次聚類和K 均值聚類」以了解更多資訊。
進階統計建模
