1. 数据挖掘分类与聚类分析方法
聚类分析：聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。“物以类聚，人以群分”正是对聚类分析最好的诠释。本文就具体介绍一下聚类分析，以及就按样本进行聚类分析的分析。
一、聚类分析可以分为：
对样本进行聚类分析(Q型聚类)，此类聚类的代表是K-means聚类方法；
对变量(标题)进行聚类分析(R型聚类)，此类聚类的代表是分层聚类。
常见为样本聚类，比如有500个人，这500个人可以聚成几个类别。资料来源：SPSSAU帮助手册-聚类分析
聚类分析(Q型聚类)用于将样本进行分类处理，通常是以定量数据作为分类标准。如果分析人员需要是按样本进行聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类分析”功能，SPSSAU其会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
如果是按变量(标题)聚类，此时应该使用分层聚类，并且结合聚类树状图进行综合判定分析，得出科学分析结果。比如当前有8个裁判对于300个选手进行打分，试图想对8个裁判进行聚类，以挖掘出裁判的打分偏好风格类别情况。
2. 分类和聚类都是常用的分析挖掘方法
数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等
3. 数据挖掘方法中分类和聚类的区别
商业理解 - 理解需求，定义目标
数据理解 - 探索数据，认知数据
数据准备 - 收集数据，数据清洗、集成等
模型建立 - 选择和应用模型，并加以优化
模型评估 - 检查模型，确认模型符合目标
上线发布 - 将获取的知识转化成报告或者实现数据挖掘过程
商业智能BI、数据仓库DW、数据挖掘DM间的关系
商业智能(Business Intelligent，缩写BI)
是基于数据仓库，经过数据挖掘后，得到商业价值的过程。
数据仓库(Data Warehouse，缩写DW)
相当于BI的地基。是数据库的升级概念，逻辑上都是通过数据库技术来存储数据，不过数据仓库的量更庞大。数据仓库由原有的多个数据来源中的数据进行汇总、整理而得。
数据挖掘(Data Mining，缩写DM)
数据挖掘的核心包括分类、聚类、预测、关联分析等任务。
数据仓库是金矿，数据挖掘是炼金术，商业报告是黄金
4. 数据挖掘分类与聚类分析方法有哪些
数据分析：
1.明确目的和思路
2.数据收集
3.数据处理
4.数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。
数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。
5. 聚类分析数据处理
1.登录spssau官网，上传数据。
2.如果样本数据度量单位不统一，比如有的题项是以七级量表，而有的题项为五级题项。此时应该使用spssau数据编码功能，对数据进行标准化处理。
3.由于K-均值聚类法的优点在于速度非常快，因此可以提前进行快速分析，计算不同类别样本数量进行简单判断聚类效果。
4.之后可以主动设置输出聚类个数，再次分析。
5.结果分析：分析聚类结果结合不同类别样本特征情况，对聚类类别进行有效命名。
6.通过方差分析研究各个类别群体的差异性，聚类类别群体对于所有研究项均呈现出显著性(p<0.05),意味着聚类分析得到的3类群体，他们在研究项上的特征具有明显的差异性，具体差异性可通过平均值进行对比。
7.结合图形展示，查看每个标题对于聚类的贡献大小。如果某项的贡献明显非常低， 可考虑将该项移除后重新进行聚类分析。
6. 数据挖掘分类和聚类
聚类（ clustering ）是一种典型的“无监督学习”，是把物理对象或抽象对象的集合分组为由彼此类似的对象组成的多个类的分析过程。
聚类这种行为我们不要觉得很神秘，也不要觉得这个东西是机器学习所独有的，恰恰相反，聚类的行为本源还是人自身 我们学习的所有的数据挖掘或者机器学习的算法或者思想的来源都是人类自己的思考方式，只不过我们把它教给机器代劳，让机器成为我们肢 体和能力的延伸，而不是让它们替我们做创造和思考。
7. 数据挖掘聚类算法有哪些
不是聚合算法，应该叫做聚合算法，是指研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
8. 聚类分析中数据挖掘
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discoveryin Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
9. 数据分析 聚类
用SPSS，里面就有聚类分析，你只要定义好规则就好了 你可以用clementine试试 我替别人做这类的数据分析蛮多的