在數(shù)據(jù)分析中，連續(xù)變量的壓縮通常是指減少變量數(shù)量但仍盡可能保留數(shù)據(jù)的原始信息。這可以通過找到變量間的共同特征或結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)。以下是對各個選項的分析：

A: **因子分析**
- 因子分析是一種統(tǒng)計方法，用于識別觀測變量中的潛在變因或“因子”，它可以幫助減少變量的維數(shù)，并且適用于連續(xù)變量的壓縮。因此，因子分析可以用于連續(xù)變量的壓縮。

B: **變量聚類**
- 變量聚類是將相似的變量分組的過程，這可以幫助簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但通常不是直接用于連續(xù)變量壓縮的方法，而是用于變量選擇或理解變量關(guān)聯(lián)性的輔助工具。因此，雖然它間接幫助理解和處理變量，但不算直接的壓縮方法。

C: **主成分分析**
- 主成分分析（PCA）是一種降維技術(shù)，通過將原始變量轉(zhuǎn)換為一組不相關(guān)的新變量（主成分）來壓縮數(shù)據(jù)，這些主成分捕捉了盡可能多的方差。因此，主成分分析是常用的連續(xù)變量壓縮方法。

D: **樣本聚類**
- 樣本聚類是用于將相似的觀測樣本分組的方法，主要用于分類和模式識別，而不是用于變量的壓縮。因此，它不適用于連續(xù)變量的壓縮。

綜合以上分析，正確的選擇是：
- **A: 因子分析**
- **C: 主成分分析**

這兩個方法是連續(xù)變量壓縮的常見和有效方法。