数据挖掘技术：聚类算法在多属性划分中的应用

"确定多属性划分的聚类算法-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典" 在数据挖掘领域，聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性或关联性自动分组。"确定多属性划分的聚类算法"这一主题涉及到如何处理具有多个特征或属性的数据，特别是当这些属性的取值范围广泛或类别众多时。在描述中提到，当数量属性的取值过多时，会将该属性划分为多个区段，而类别属性过多时则会进行归纳，这是为了简化数据处理并提高聚类效果。 SPSS（ Statistical Product and Service Solutions）是一款强大的统计分析软件，Clementine则是其数据挖掘组件，提供了多种数据预处理、建模和评估工具，包括各种聚类算法，如K-means、层次聚类等。在处理多属性数据时，Clementine允许用户对数据进行细分，例如通过区段划分数值属性，将连续变量离散化，或者对类别属性进行编码，将分类变量转化为数值形式，以便于聚类算法的执行。 数据挖掘的核心在于从大量复杂数据中提取有价值的信息和知识。技术定义强调了数据挖掘是在数据的不确定性和噪声中寻找潜在模式的过程，区别于传统的信息检索，后者通常基于预定义的查询。商业定义则关注数据挖掘如何服务于企业的决策，通过分析数据来发现新的市场趋势、顾客行为模式等，为企业提供竞争优势。 数据挖掘的应用实例，如"啤酒尿布"案例，展示了通过挖掘销售数据，商家可以发现不明显的消费关联，从而优化产品布局，提升销售额。另一个例子是经营公司通过对客户资料的挖掘，识别出购买电脑客户的共性特征，进而制定更有针对性的营销策略。 数据挖掘的历史发展始于1980年代末的知识发现研究，随着数据库技术的进步和数据量的爆炸式增长，数据挖掘作为一个独立的研究领域逐渐形成，并在1990年代通过KDD（Knowledge Discovery in Databases）会议得到了进一步的发展和推广。 "确定多属性划分的聚类算法"是数据挖掘中的关键步骤，通过SPSS-Clementine这样的工具，我们可以有效地处理复杂数据，发现数据中的隐藏模式，为商业决策提供支持。同时，数据挖掘不仅是一个技术过程，也是驱动商业创新和战略规划的重要工具。