系统聚类分析可以解决以下几类问题：

多因素、多指标的分类问题

系统聚类分析能够将对象按照多个方面的特征进行综合分类，有效解决科学研究中涉及多个因素和多指标的分类问题。

无类别标签的样本集分类

聚类分析可以在没有先验类别标签的情况下，根据数据之间的相似性或距离，将数据划分为不同的组或簇。这种方法特别适合于数据挖掘、模式识别等场景，其中不需要带类标记的训练数据。

用户行为分析

通过聚类分析，可以将用户分成不同的群体，分析不同群体用户的行为差异，从而更好地为用户提供服务。例如，可以根据用户在系统中的操作频率、操作时间等特征，将用户分为活跃用户、普通用户和不活跃用户等类别。

数据结构发现

聚类分析可以帮助我们发现数据中的自然模式和结构，从而更好地理解数据的分布和特征。例如，在分析服务器 CPU 使用率和内存使用率数据时，可以将相似的服务器数据归为一组，发现潜在的相似性。

模式识别与分类

聚类分析在模式识别、图像分析以及生物信息学等领域有广泛应用。它可以通过将相似的数据归到一起，揭示数据里隐藏的结构，从而辅助决策制定和模式识别。

预处理步骤

聚类分析通常作为其他算法的预处理步骤，用于简化数据结构，揭示数据间的潜在关系。例如，在机器学习任务中，聚类分析可以用于数据预处理，提高后续分类算法的性能。

综上所述，系统聚类分析在多个领域都有广泛的应用，能够解决从多因素分类到无监督学习中的模式发现等多种问题。选择合适的聚类算法需要根据具体的数据特征和业务需求来决定。