数据挖掘与SPSS-Clementine：聚类分析中的数据类型探析

"数据挖掘是通过分析大量数据来揭示隐藏模式和知识的过程，涉及技术定义和商业应用。在SPSS的Clementine等工具中，数据挖掘包括聚类分析等方法，处理不同类型的数据如数据矩阵和相异度矩阵。数据矩阵用于描述多个对象的多个变量属性，而相异度矩阵则记录对象间的相似度。数据挖掘的需求随着信息爆炸性增长而增加，例如‘啤酒尿布’案例展示了其商业价值。数据挖掘区别于信息检索在于它寻找未预定义的关系。此外，数据挖掘的应用可以洞察客户需求，如电脑销售公司的例子，通过客户资料挖掘确定目标市场。历史发展上，数据挖掘概念自1989年IJCAI会议开始得到关注，并在KDD会议上进一步发展。" 在数据挖掘领域，聚类分析是一种重要的技术，主要用于将数据集中的对象按照其特征分组，使得同一组内的对象相似度较高，不同组之间的对象相似度较低。在执行聚类分析时，我们可能会遇到两种主要的数据类型： 1. **数据矩阵**：这是数据挖掘的基础，由m个变量（属性）描述n个对象。每个对象对应矩阵的一行，每个变量对应一列。数据可以是数值型（连续或离散）、类别型或者有序型。例如，如果研究消费者行为，变量可能包括年龄、性别、购买历史等，对象则代表不同的消费者。 2. **相异度矩阵**：这是衡量对象间差异的工具，通常以矩阵形式存在，记录了n个对象两两之间的相似度或距离。相异度矩阵中的元素可以是欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等度量值。在聚类分析中，这个矩阵用于计算并定义不同对象间的亲缘关系，进而指导聚类算法如何划分群体。 SPSS的Clementine是一款强大的数据挖掘工具，它支持多种数据挖掘方法，包括聚类分析。用户可以利用Clementine处理数据矩阵和相异度矩阵，进行预处理、建模和结果可视化，以便更好地理解和解释数据背后的模式。 数据挖掘不仅是技术上的挑战，也是一种商业策略。通过数据挖掘，企业能够从海量数据中提炼出有价值的洞察，如消费者行为、市场趋势和潜在商机。例如，通过对历史销售数据的挖掘，企业可以识别高价值客户群，优化产品定位，改进营销策略，甚至预测未来的销售趋势。 从历史角度，数据挖掘的概念在1989年的国际联合人工智能会议(IJCAI)上首次被提出，随后在知识发现与数据挖掘(KDD)会议中得到深入探讨和发展。至今，随着大数据技术的崛起，数据挖掘已经成为企业和研究者不可或缺的工具，对于理解和利用不断增长的信息量至关重要。