在地表水保护政策中，水质监测是最高优先事项之一。许多变化的方法被用来解释和分析隐蔽的变量，这些变量确定了各个水源点观测到的水质的变化。这些方法中相当一部分主要基于统计方法，尤其是多元统计技术。在本研究中，需要使用多元技术来减少尼罗河上游开罗饮用水厂（CDWPs）尼罗河水质的大变量数量，并确定它们之间的关系，以便进行简单而可靠的评估。通过主成分分析（PCA），模糊C均值（FCM）和K均值算法的多元统计数据进行聚类分析，本研究试图确定导致开罗河上游尼罗河水质变化的主要主导因素水厂（CDWP）。此外，聚类分析根据水质特征的相似性将21个采样站分为三个聚类。PCA的结果表明，6个主要成分包