提供针对聚类数整个范围的三次聚类准则 (CCC)。CCC 用于估计聚类数。它可以与任何基于距离的聚类算法一起使用。CCC 值越大则表明在特定聚类数下拟合的效果越好。请参见 SAS Institute Inc. (1983)。（选定数据为距离矩阵时不可用。）
按在“Y,列”中指定的变量以及行来进行聚类。色图和系统树图一起添加，并且在其底部添加了“Y,列”变量。通常情况下，对于双向聚类，变量以相同的尺度进行测量，您不需要选择“标准化数据”。（选定数据被堆叠时不可用。）
创建包含最近聚类的公式的数据表列。该选项计算每个聚类重心之间的欧氏距离平方，并选择最靠近的聚类。请注意，该公式不一定总能重现“层次聚类”提供的聚类分配，因为聚类的确定方式有所不同。不过，聚类分配非常相似。（选定被汇总的数据、数据为距离矩阵或数据被堆叠时不可用。）
（选定数据为距离矩阵时不可用。） 显示以下信息：
该图为平行图，但选中数据被堆叠并且有两个“特性 ID”变量时除外。对于平行图，每个变量的轴尺度如下所示：
当选中数据被堆叠并且有两个“特性 ID”变量时，在每个位置为每个聚类显示 Y 变量均值的二维图。这些图使用“由蓝经灰到红”颜色梯度着色。