1. 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
2. 数据挖掘方法中分类和聚类的含义
分层次方法不属于聚类算法。
因为聚类分析又称群分析，它是研究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）分析是由若干模式组成的，通常，模式是一个度量的向量，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。
3. 常用的聚类分析方法有
在SPSS软件中，打开分析--分类，在聚类方法下，选择组内联结法，这样就可以实现类平均法聚类分析
4. 聚类分析方法分为
从右往左看，最右边，你可以看成是左边有开口的矩形，它有上下两条横线，就是说把样本分为两类，一类是宁夏，一类是其它地区 再往左走，出现了一个节点，再往左一点，原来的一条横线分成了两条，加上原来的那条，一共是三条，就是说分为三类，是宁夏，甘肃，其它地区 再往左，有四条，就是分四类，宁夏是第一类，甘肃是第二类，海南和新疆是第三类，其它是第四类 再往左，就是分五类，分别是宁夏，甘肃，新疆，海南，其它地区 就是这样以此类推，你想要分几类，就找几条横线，这个往左到最后就是每个样本归为一类。
5. 聚类分析方法与数据挖掘
分类
分类属于监督学习；
这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类；
根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。
分类具有广泛的应用，例如医疗诊断、信用卡的信用分级、图像模式识别、营销用户画像等。
聚类
聚类属于无监督学习；
压根不知道数据会分为几类（研究人员可以指定聚类数），通过聚类分析将数据聚合成几个群体；
需要分析人员找出各类用户的重要特征；
需要通过各类别的特征解释含义以及为各类别命名。
聚类分析广泛应用于金融、营销、电力、交通、教育等多种行业领域。
更多的你可以参考这篇文章：
数据挖掘技术-分类与聚类的对比
6. 数据挖掘方法中分类和聚类的区别
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。
（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
7. 分类分析和聚类分析的区别有哪些
聚类
集合
将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。
基本信息
中文名
聚类
群分析
聚类分析
对象相异
物以类聚，人以群分
名词简介
俗话说：“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。
聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。
随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行分类，于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中，形成了数值分类学，之后又将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。
8. 数据挖掘方法中聚类和分类的区别和联系是什么?
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。