数据挖掘技术：基于层次的聚类方法解析

"基于层次的聚类方法是数据挖掘中的一种重要技术，它无需预先设定聚类数量，而是通过逐步合并或分裂数据对象来形成聚类。这种聚类方法包括凝聚式（AGNES，Agglomerative Hierarchical Clustering）和分裂式（DIANA, Divisive Hierarchical Clustering）。AGNES是一种自底向上的方法，从单个数据点开始，逐步合并相似的数据形成簇，直到满足终止条件；而DIANA则相反，它自顶向下地将所有数据视为一个簇，然后逐渐分裂成更小的簇，同样在达到特定终止条件时停止。数据挖掘技术不仅包含层次聚类，还包括其他如基于划分、基于密度、基于模型的方法等。在实际应用中，数据挖掘被广泛应用于电信领域等，帮助发现隐藏的模式和趋势，为决策提供依据。此外，数据挖掘系统通常包括预处理、挖掘、后处理三个阶段，涉及多种算法，如关联规则、分类、聚类、序列模式挖掘等。" 在数据挖掘介绍部分，我们了解到数据挖掘源于信息时代背景下数据量的急剧增长和对知识发现的需求。数据挖掘不仅是从数据库中提取知识的过程，还涉及到对大量数据进行分析，找出有价值的信息，并预测未来趋势。与传统的数据库系统不同，数据挖掘致力于从“数据坟墓”中挖掘出潜在的价值，而不是仅仅提供数据存储和查询功能。同时，数据挖掘技术的发展也回应了信息过量、真实性判断、信息安全和信息统一处理等挑战，成为网络之后的技术热点。 在电信领域，数据挖掘技术可以用于客户细分、行为分析、欺诈检测等多种场景，通过对通话记录、消费行为等大量数据的分析，企业可以优化服务、提升营销效果。此外，数据挖掘工具和平台的使用，如数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术，使得这些分析过程更加高效和便捷。在理论与实践结合的过程中，数据挖掘不仅涉及理论研究，还包含了实际案例的实施和工具的选择，如广东移动案例就提供了数据挖掘在电信行业的实际应用示例。在学术界，数据挖掘是国际会议和期刊的热门话题，相关的论文和参考资料丰富了这一领域的知识体系。