数据挖掘与聚类分析：SPSS-Clementine应用实践

"《聚类分析介绍-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》是一本关于数据挖掘技术和聚类分析的书籍，由元昌安主编，邓松、李文敬、刘海涛编著，由电子工业出版社出版。书中深入探讨了数据挖掘在现代社会的需求，以及其在商业领域的应用价值。" 数据挖掘是一种从大量、不完整、含有噪声、模糊和随机数据中提炼出潜在有用信息和知识的过程。它与信息检索的主要区别在于，数据挖掘致力于发现未知的关联和模式，而信息检索则遵循预定义的规则提取信息。在商业定义中，数据挖掘被视为一种帮助企业通过分析海量数据来预测未来趋势和优化决策的工具。 聚类分析是数据挖掘中的一个重要方法，它的目标是根据对象的属性将它们分组，使得组内的相似度尽可能高，而组间的相似度尽可能低。在数据挖掘中，聚类分析需要具备可伸缩性，能处理不同类型的属性，发现任意形状的聚类，尽量减少对输入参数的领域知识依赖，以及有效地处理噪声数据。例如，通过聚类分析，商家可以识别出特定的消费者群体，如购买电脑的客户可能年轻、高收入、居住在城市并拥有高学历，进而制定更有针对性的营销策略。 该书《数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》还涵盖了数据挖掘的发展历程，如1989年的IJCAI会议首次提出数据库中的知识发现，以及1991年至1994年KDD会议对此话题的持续讨论。SPSS的Clementine作为数据挖掘工具，被用于实现这些分析方法，帮助用户更高效地执行聚类和其他数据挖掘任务。 聚类分析在多个领域都有广泛应用，包括市场细分、生物信息学、社会网络分析等。通过聚类，我们可以更好地理解数据集的内在结构，发现数据之间的隐含关系，这对于决策支持、预测模型构建以及模式识别等具有重要意义。在实际操作中，SPSS-Clementine提供了直观的界面和强大的算法，使得即使是对编程不太熟悉的用户也能进行有效的数据分析。