標(biāo)準(zhǔn)化可以幫助我們消除不同變量之間量綱的差異。通過主成分分析或者因子分析等方法對變量進(jìn)行降維，或者先進(jìn)行變量聚類，也可以幫助減少冗余變量，更有效地完成聚類。

要獲得更有效的聚類結(jié)果，通?？梢钥紤]以下方法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理或分析維度的減少，這些方法分別具有不同的效果和用途：

A: **標(biāo)準(zhǔn)化**
- **分析**：標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)可以消除量綱的影響，使每個特征對距離計(jì)算的貢獻(xiàn)相等。這對于使用歐氏距離等敏感于尺度的聚類算法（如K-means）特別重要。因此，標(biāo)準(zhǔn)化是非常有助于改善聚類結(jié)果的。

B: **主成分分析 (PCA)**
- **分析**：PCA用于降維，可以將原始高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為較低維且保留數(shù)據(jù)主要信息的形式。這不僅有助于減少噪聲，還有利于提高聚類算法的性能。因此，主成分分析也是有助于獲得更有效的聚類結(jié)果的方法。

C: **因子分析**
- **分析**：因子分析類似于PCA，也是一種降維技術(shù)，但其假設(shè)數(shù)據(jù)由一些潛在的因子決定，旨在找到這些因子。因子分析在某些情況下可以幫助識別隱藏的模式和減少維度以改善聚類效果。

D: **變量聚類**
- **分析**：變量聚類嘗試將與目標(biāo)相似的變量組合在一起以減少維度和冗余，這對提高特征的質(zhì)量和聚類的有效性可能有幫助。它能幫助細(xì)分和理解數(shù)據(jù)特征對于聚類的重要性。

**總結(jié)**：A、B、C、D四種方法都有助于改善聚類結(jié)果。因此，正確答案是：**A、B、C、D**。

這些方法分別通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、降維和特征優(yōu)化等途徑，提高數(shù)據(jù)的聚類效果。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇哪種方法需要考慮數(shù)據(jù)特征和具體的分析目的。