系统聚类是一种层次化地将多个样本逐步合并为少数几类乃至单一类的统计分析技术。其基本思想是：初始时每个样本自成一类，依据样本间相似性（或距离）度量判断类别亲疏，优先聚合距离最小的两个类；随后重新计算新类与其他类之间的距离，继续合并最邻近的两类，如此迭代推进，最终形成一棵反映类间关系的树状结构，实现对整体数据的层级划分。

1、 启动计算机中的MATLAB程序，操作界面详见配图。

2、 在开展聚类分析前，需了解核心函数的功能与调用方式，如pdist用于计算样本两两间的距离矩阵，详情见下图。

3、 linkage函数是系统聚类的关键工具，它基于距离矩阵构建层次聚类树（即连接矩阵），支持单链接、完全链接、平均链接等多种类间距离定义方式，具体用法如下图所示。

4、 dendrogram函数用于可视化聚类过程，通过树状图直观呈现样本合并顺序与类间距离变化，其语法结构与参数设置详见下图。

5、 综合运用上述函数，即可对实际数据执行完整的系统聚类流程，包括数据加载、距离计算、层次连接与结果绘图，具体操作步骤如下图所示。