層次聚類的變量可以是連續(xù)變量，也可以是分類變量。

正確答案是：C: 兩者都可以。

### 專業(yè)分析

層次聚類是一種將數(shù)據(jù)分組的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，主要有兩種形式：凝聚的（自底向上）和分裂的（自頂向下）。在層次聚類中，可以使用不同類型的數(shù)據(jù)變量進(jìn)行聚類，包括連續(xù)變量和分類變量：

1. **連續(xù)變量**：
- 這是指可用數(shù)值來(lái)表示的數(shù)據(jù)，如身高、體重等。
- 在層次聚類中，通常通過(guò)計(jì)算距離（如歐氏距離）來(lái)判斷兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性。

2. **分類變量**：
- 這是指可以分類的非數(shù)值數(shù)據(jù)，如性別、顏色等。
- 對(duì)分類變量的聚類通常需要使用專門的相似性度量方法，如漢明距離或基于頻率的方法。

### 使用示例

| 數(shù)據(jù)點(diǎn) | 特征1（連續(xù)） | 特征2（分類） |
|--------|---------------|---------------|
| 點(diǎn)1 | 1.5 | 紅色 |
| 點(diǎn)2 | 2.3 | 綠色 |
| 點(diǎn)3 | 3.8 | 紅色 |
| 點(diǎn)4 | 1.2 | 藍(lán)色 |

在這種情況下，層次聚類算法可以同時(shí)綜合考慮連續(xù)變量和分類變量之間的相似性，進(jìn)行有效的聚類分析。

### 結(jié)論

因此，層次聚類能夠處理連續(xù)和分類變量。在應(yīng)用時(shí)可以根據(jù)實(shí)際需求，選擇適合的相似性度量方法，以提高聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性和效用。