数据挖掘技术综述-数据管理类

聚类是数据挖掘中的重要工具，本综述介绍了聚类技术。

当前，数据挖掘领域涵盖了多种常用方法，主要包括数学统计方法和机器学习算法，如人工神经网络和遗传算法。其中包括关联规则挖掘、序列模式分析、分类分析、聚类分析以及异常点检测。

数据挖掘技术方面的总体、概括性介绍。

《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜编著的专业书籍，全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术及其应用领域。本书适用于初学者和有一定基础的技术人员，详细解析了数据挖掘的重要性和应用前景。技术进步的推动下，数据挖掘正成为企业决策的重要工具，通过从海量数据中提取有价值信息，揭示隐藏模式和趋势，为企业战略决策提供支持。

随着数据库技术的迅猛发展，数据挖掘作为一种快速增长的海量数据处理方法，在大数据存储中发挥着重要作用。现今的数据量已经超出了人类单一处理的能力，使得大量数据变得难以再次访问，形成了所谓的数据坟墓。尽管数据丰富，但信息利用存在一定缺陷。

数据挖掘技术的总论，包含了许多概念，对学习数据挖掘非常有帮助。

聚类算法在数据挖掘中扮演重要角色，主要应用于分析无类标数据，根据相似性或相异性度量标准将数据分成多个组（簇），从而揭示数据的分布。这些算法广泛应用于文本分析、数据挖掘、图像处理和市场预测等领域。聚类方法按照相似度度量可分为基于距离、密度和余弦度量的多种类型。基于距离的方法如欧几里得、曼哈顿和闵可夫距离，基于密度的方法如DBSCAN和OPTICS，适用于发现任意形状的簇并对噪声不敏感。基于余弦度量的方法适合处理符号实体复杂对象，如信息检索和文本聚类。此外，聚类方法根据被分类对象的维数可分为一维、二维和多维聚类，以及基于划分、层次、网格和模型的方法。未来，随着大数据时代的到来，聚类算法在数据分析中的应用将更加广泛和重要。

数据挖掘（Data Mining，简称DM）是利用统计学、机器学习和人工智能等技术，深度分析海量数据，揭示数据间潜在联系和规律的过程。在商业、科研、医疗等领域，数据挖掘已成为重要的分析工具。CRISP-DM是广泛采纳的数据挖掘标准流程，指导项目从业务理解到模型部署的全过程。SPSS公司的Clementine软件提供了神经网络、聚类分析、主成分分析、决策树等多种数据挖掘工具和技术。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。