标准化可以帮助我们消除不同变量之间量纲的差异。通过主成分分析或者因子分析等方法对变量进行降维，或者先进行变量聚类，也可以帮助减少冗余变量，更有效地完成聚类。

要获得更有效的聚类结果，通常可以考虑以下方法进行数据预处理或分析维度的减少，这些方法分别具有不同的效果和用途：

A: **标准化**
- **分析**：标准化数据可以消除量纲的影响，使每个特征对距离计算的贡献相等。这对于使用欧氏距离等敏感于尺度的聚类算法（如K-means）特别重要。因此，标准化是非常有助于改善聚类结果的。

B: **主成分分析 (PCA)**
- **分析**：PCA用于降维，可以将原始高维数据转换为较低维且保留数据主要信息的形式。这不仅有助于减少噪声，还有利于提高聚类算法的性能。因此，主成分分析也是有助于获得更有效的聚类结果的方法。

C: **因子分析**
- **分析**：因子分析类似于PCA，也是一种降维技术，但其假设数据由一些潜在的因子决定，旨在找到这些因子。因子分析在某些情况下可以帮助识别隐藏的模式和减少维度以改善聚类效果。

D: **变量聚类**
- **分析**：变量聚类尝试将与目标相似的变量组合在一起以减少维度和冗余，这对提高特征的质量和聚类的有效性可能有帮助。它能帮助细分和理解数据特征对于聚类的重要性。

**总结**：A、B、C、D四种方法都有助于改善聚类结果。因此，正确答案是：**A、B、C、D**。

这些方法分别通过数据预处理、降维和特征优化等途径，提高数据的聚类效果。在实际应用中，选择哪种方法需要考虑数据特征和具体的分析目的。