変数のクラスター分析のイメージがわかないということなので，わかりやすいテストデータを作って，分析してみました。
6 変数データを作成しました。（ページの最後に掲載）
相関係数行列は以下の通り。
Var1 1
Var2 0.9 1
Var3 0.8 0.7 1
Var4 0 0 0 1
Var5 0 0 0 0.9 1
Var6 0 0 0 0.5 0.4 1
Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 Var6
この変数の類似度は非常に簡単なので，変数の類似性を元にデンドログラムを描く（想像する）ことは容易だと思います。
このデータに対して，変数のクラスター分析を行うと以下のようになります。
平方距離
0 0.686 1.37 2.06 2.74 3.43 4.11 4.8
+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+
Var1 --|
|-----|
Var2 --| |-------------------------------------------------------------|
| |
Var3 --------| |
|
Var4 --| |
|-----------------| |
Var5 --| |-------------------------------------------------|
|
Var6 --------------------|
ちなみに，因子分析の結果は以下の通り。
回転後の因子負荷量（バリマックス法）
第1因子 第2因子 共通性
Var1 -0.99881 0.00000 0.99762
Var2 -0.89624 0.00000 0.80324
Var3 -0.79332 0.00000 0.62936
Var4 0.00000 -0.99614 0.99230
Var5 0.00000 -0.89838 0.80708
Var6 0.00000 -0.47676 0.22730
因子負荷量の二乗和 2.43023 2.02668
寄与率％ 40.50382 33.77793
累積寄与率％ 40.50382 74.28175
どうでしょうか。少しはイメージがわいたでしょうか？
-----使用したデータ-----
1.23622 0.738153 1.35603 -0.417233 0.169808 0.508031
-0.034797 0.646191 0.778672 0.048996 -0.101556 0.10942
0.674604 0.831872 0.833686 -1.58417 -1.39835 -0.543562
0.0652533 0.464358 0.26495 0.224269 1.13465 -0.132638
1.17946 1.73683 1.08297 1.44458 1.08106 -0.0476611
-1.40371 -1.24574 -1.90256 0.195904 -0.16222 1.86454
-1.3625 -1.11408 -1.7291 -0.368208 -0.875096 -0.00101568
0.959041 0.822898 0.916998 0.238539 0.0156652 -0.802356
1.17204 1.42423 0.636754 -1.01997 -1.05677 -1.77995
-0.279681 -0.329922 -0.578745 1.08466 0.859738 0.530826
0.00580006 -0.216162 -0.304644 -0.606865 -1.00067 -0.389698
-0.431658 -0.545364 -0.587509 0.317223 0.0433023 0.267569
-1.3698 -1.55803 -1.003 -1.16839 -0.784162 1.85516
-0.664331 -0.449196 -0.629696 -1.39468 -0.747535 -0.812727
-0.17352 -0.193105 1.03801 0.0195377 -0.368716 -1.85884
0.538216 0.477272 -0.544337 0.652566 0.27845 -0.31447
-1.71478 -0.990443 -1.40194 -1.90938 -1.51993 -1.32115
-0.848719 -0.411831 -1.38949 0.923148 0.467966 1.64517
1.13596 0.594542 1.07167 0.909122 0.958615 1.17067
0.850424 0.530151 0.648033 -1.83377 -1.59545 -0.184005
0.137134 0.440136 -0.737994 0.667051 -0.140918 1.89694
0.18944 0.444062 1.0136 1.722 1.30393 0.82836
2.508 1.98075 0.916249 0.721288 0.421834 1.21342
1.36342 0.445308 1.74512 -0.975813 -0.813285 -0.731544
1.68914 1.14592 1.03433 -0.792075 -0.215351 -0.557299
-1.20746 -1.62003 -0.860776 1.1399 0.822027 0.919957
-0.229973 -0.549387 0.386161 0.849838 0.474137 -0.157775
-1.2486 -0.738278 -2.30805 0.0961124 0.107609 -1.16868
0.151301 -0.155106 0.740279 -0.694211 -1.47886 -0.205784
1.14031 0.310556 0.824869 -0.665777 -0.433474 -0.183247
-0.172105 0.368803 -0.504103 1.21189 1.58206 0.969132
-0.570582 -1.11976 -1.38483 0.791006 1.73846 -1.21715
0.0749352 0.41119 0.798432 1.06567 0.493228 1.36764
0.423419 0.110971 0.398531 0.538071 -0.223965 -0.890976
-0.0998206 -0.0644219 -0.300712 1.13742 1.46565 0.465505
1.24469 1.87733 0.797832 0.939225 1.15105 1.21436
-0.0515369 -0.610234 -0.505971 0.132189 0.632709 -0.592476
0.0104484 -0.0295124 0.816413 1.13066 1.56757 -0.0271092
-2.32654 -2.93791 -1.40565 -1.28569 -1.52021 -0.795573
0.0275723 0.277025 0.23309 0.284416 -0.0180701 0.970292
-0.439723 -1.34804 -0.476696 0.309545 -0.158304 -0.530752
-0.553447 -0.230171 0.190511 -0.497119 0.236201 0.472842
1.0394 1.85441 0.0889537 -3.07645 -2.7768 -2.80602
-2.00324 -1.98899 -1.76405 0.337326 0.9248 -0.697569
0.456769 0.276271 1.47189 0.22579 0.621332 0.199958
0.359845 0.804553 -0.594991 -0.663827 -0.824195 -0.291189
-0.281473 -0.0700336 -0.127316 1.06886 1.61813 0.124615
-0.577032 -0.153821 0.518269 -0.591507 -0.769994 -0.215431
-1.39884 -0.807305 -0.739655 -0.0216786 -0.0749726 -0.449409
0.81103 0.463108 1.17951 -0.85999 -1.11114 1.11164