陈柯伊

摘 要：数据挖掘技术已经在企业决策中得到了广泛的使用，这不仅能够帮助企业管理人员进行正确决策，也能够提升企业的经济效益与社会效益。在数据挖掘技术中，聚类技术是其中的重要组成部分，应用范圍也非常广泛。聚类算法有着理想的可伸缩效果，在处理数据的时候，有着理想的优势与聚类质量，该种分析方法是值得进行大范围推广和使用的。本文主要分析数据挖掘中聚类分析的算法。

关键词：数据挖掘；聚类分析；算法

数据挖掘即知识发现数据库，该种方法强调从大量不完全却含有噪声的数据中提取出对人们有用的信息，到目前为止，数据挖掘技术已经在企业决策中得到了广泛的应用，这不仅能够帮助企业管理人员进行正确决策，也能够提升企业的经济效益与社会效益。在数据挖掘技术中，聚类技术是其中的重要组成部分，应用范围也更加广泛。本文就针对数据挖掘中聚类分析的算法进行深入的分析。

一、聚类的概念

聚类分析是一种描述数据关系与描述对象的相关信息，数据分析强调数据对象的分析。进行聚类分析的根本目标就是在庞杂的数据中找出有用的数据，一般情况下，组内对象相关性越来，聚类效果就会相对较差。目前，聚类分析艺术已经成为一种重要的辅助性工具，开始在市场营销、社会服务以及科学研究工作中得到了广泛的应用，聚类分析技术也成为现阶段研究的重点与难点问题。……