SPSS Clementine应用指南深入理解数据挖掘中的聚类分析

聚类分析是根据事物的属性将其聚集成类别，以最大化类内相似性和最小化类间相似性。数据挖掘要求聚类具备可伸缩性，能够处理不同类型的属性，并发现任意形状的聚类。SPSS-Clementine应用在此过程中起到关键作用，帮助用户减少领域知识输入的需求，同时提高对噪声数据的处理能力。

数据挖掘是通过自动发现大数据中有用模式和知识的过程，涉及统计学、机器学习等多个领域，应用广泛于商业智能、科学研究和金融分析。数据挖掘的基本步骤包括数据准备、模型选择、训练、评估和部署。它与数据仓库密切相关，数据仓库为数据挖掘提供高质量数据基础。数据挖掘的应用包括市场分析、风险评估、医疗健康、智能制造和社交媒体分析。关键技术和工具包括分类算法、聚类算法和关联规则。

数据分析是通过适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结的过程，目的是提取有用信息支持决策。数据挖掘则通过算法从海量数据中发现隐藏的规律和知识，其目标在于挖掘数据中的重要价值。尽管二者有着明显的区别，但在现代信息技术中密切联系，共同推动着大数据时代的发展。

聚类分析是一项数据挖掘技术，通过将相似的数据对象归类到称为簇的集合中，揭示数据的内在结构和模式。与传统的分类方法不同，聚类分析无需事先了解数据的具体类别，而是根据数据对象之间的相似度自然形成簇。在市场分析、生物学研究、地理信息处理、网页分类和数据预处理等领域广泛应用。聚类分析的挑战包括处理不同类型属性、发现任意形状的簇、处理噪声数据等。聚类过程包括特征选择、相似性度量、聚类算法选择、结果验证和判定等步骤。常见的算法有K-means、K-medoids和层次聚类。随着技术的进步，聚类分析将继续为数据挖掘和决策制定提供重要支持。

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8.1.2 聚类分析中的数据类型包括数据矩阵和相异度矩阵。数据矩阵使用m个变量（也称为属性）来描述n个对象，相异度矩阵则记录了对象之间的相似度，通常以一维矩阵表示。