数据挖掘：K-Means模型与SPSS-Clementine实战

《生成K-Means模型页签 - 数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》一书由元昌安主编，邓松、李文敬和刘海涛编著，电子工业出版社出版。本书深入探讨了数据挖掘这一关键领域，尤其是在商业环境中的应用价值。 章节1.1阐述了数据挖掘的社会需求，强调了随着信息技术的发展，数据量的爆炸式增长使得人工处理已无法胜任，数据挖掘成为了解决这一问题的重要工具。以“啤酒尿布”案例为例，说明数据挖掘能够发现隐藏的消费行为模式，帮助商家优化产品布局，提高销售业绩。 1.2部分详细定义了数据挖掘的技术概念。数据挖掘定义为从大量、复杂的数据中挖掘出潜在有用的信息和知识过程，区别于信息检索，后者是基于预设规则的搜索，而数据挖掘则追求发现未知的关联和规律。商业定义方面，数据挖掘帮助企业发掘数据背后的商业价值，通过分析客户资料等，为企业决策提供支持，如预测市场趋势和制定精准营销策略。 1.3章节探讨了数据挖掘的历史发展，特别提到了1989年IJCAI会议上关于数据库知识发现的讨论以及1991-1994年间KDD（Knowledge Discovery in Databases）专题的兴起，这些标志着数据挖掘学科的诞生和发展。 在具体操作层面，如图21-48所示的生成K-Means节点对话框，展示了如何在实际软件（如SPSS-Clementine）中实施K-Means聚类算法，这是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为若干个自然分组（簇），以便于理解和分析数据内在结构。通过这个模型页签，用户可以设置聚类参数，如迭代次数、初始聚类中心选择等，以获得有意义的聚类结果。 总结来说，该书提供了全面的数据挖掘理论框架和实践指导，包括K-Means算法的运用，以及如何通过SPSS-Clementine这样的工具来实现数据挖掘，帮助企业发现并利用数据中的价值，提升竞争力。