现运用SPSS软件对上述数据进行聚类分析。
图1. 重心法的聚类图
图2. ward法的聚类图
图3. 最短距离法的聚类图
图1~3给出了在欧氏距离下分别用重心法、最短距离法和离差平方和(ward)法分析结果的聚类图。重心法得到的结果和ward方法一致，但，就类和类的之间区别程度而言，重心法的效果没有ward法的好。最短距离法的结果跟ward的不一致，且，就类和类的之间区别程度而言，其效果远差于ward法和重心法。我们也尝试了使用类平均法、最长距离法及中间距离法
三、结果分析
从表3可以看出，按照 年的10个经济指标，江苏省13个地市可以划分为四类。第一类为经济发达地区，第二类为中等以上经济区，第三类为中等以下经济区，第四类为低经济区。
第一类中的南京是江苏省的省会城市，也是历史悠久的经济重城，人口相对聚集，所以经济发展水平较高，这是与实际情况相一致的。苏州和无锡地理环境优越，地理位置上是最接近上海的两个城市，受到上海经济的辐射和影响，在经济发展链上起到了承接和转移的作用，所以近年来经济发展迅速。第二类中的常州相对除无锡和苏州外离上海距离最近，且地理环境也比较优越。而镇江离省会南京市比较近。镇江和扬州都是近代历史重镇，经济文化底蕴比较深厚，因此经济属于中等以上。第三类都是在苏北地区，相对而言地理环境和气候差一些，近代一直处于较不发达状态。其中的南通市与上海市较近，但两地之间隔了长江，2008年两市之间新建了大桥，希望这能给南通市的发展带来新的契机。第四类中的地市也是都处于苏北的地区，远离其它经济重心。其中的连云港市虽然靠近沿海，但由于自身经济改革开放起步晚，与其他发达地区距离较远，因此，相对江苏其他得天独厚的城市而言，很难短期内独立发展成一个发达地区。因此他们是江苏省中经济最落后的地区。