聚類表（Cluster Table）在數據分析中是一種展示數據聚類結果的表格。以下是查看和分析聚類表的一些步驟和方法：

1. 理解聚類目的：

明確聚類分析的目的。是為了市場細分、用戶分組還是其他目的？

2. 查看聚類結果：

聚類表通常會展示每個數據點所屬的簇（Cluster）編號。

注意簇的編號和數量，以及每個簇的代表性樣本。

3. 分析簇的特征：

查看每個簇的平均值、中位數、眾數等統計指標。

分析不同簇在關鍵變量上的分布差異。

4. 可視化聚類結果：

使用散點圖、熱圖等可視化方法，直觀地展示數據點在不同簇中的分布情況。

可視化有助于發現簇之間的關系和潛在的規律。

5. 評估聚類效果：

使用輪廓系數（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指數等指標評估聚類效果。

考慮調整聚類算法參數，以獲得更好的聚類效果。

6. 應用聚類結果：

根據聚類結果，對數據進行進一步分析或決策。

例如，根據市場細分進行產品定位、針對不同用戶群體制定營銷策略等。

7. 注意以下事項：

聚類結果可能受到初始聚類中心的影響，嘗試多次運行聚類算法，以獲得更穩定的結果。

聚類分析的結果可能受到數據質量和變量選擇的影響，確保數據質量，并選擇合適的變量進行聚類分析。

查看和分析聚類表需要綜合考慮聚類目的、結果、效果和實際應用，以充分發揮聚類分析的價值。