这是一道关于聚类分析中聚类对象与相似性度量方法之间联系的问题。我们需要根据聚类对象（个案或变量）的特点，来判断合适的相似性度量方法。 1. **理解聚类对象和相似性度量的基本概念**： - 聚类对象可以是个案（如人、物品等）或变量（如气温、湿度等）。 - 相似性度量方法包括距离（如欧氏距离、曼哈顿距离等）和相关系数（如皮尔逊相关系数等）。 2. **分析选项**： - A项：如果聚类对象为个案，则采取距离衡量相似性。这是正确的，因为在个案聚类中，我们通常使用距离来衡量不同个案之间的相似性。 - B项：如果聚类对象为变量，则采取距离衡量相似性。这是不正确的，因为对于变量聚类，距离不是主要的相似性度量方法。变量之间的相似性通常通过相关系数来衡量。 - C项：如果聚类对象为个案，则采取相关系数衡量相似性。这是不正确的，相关系数主要用于衡量变量之间的线性相关性，不适用于个案聚类。 - D项：如果聚类对象为变量，则采取相关系数衡量相似性。这是正确的，因为变量之间的相似性通常通过相关系数（如皮尔逊相关系数）来衡量。 综上所述，正确的选项是A和D。在个案聚类中，我们使用距离来衡量相似性；在变量聚类中，我们使用相关系数来衡量相似性。 因此，答案是A和D。
