数据挖掘中聚类分析算法及应用研究
完整版数据挖掘中的聚类分析方法
完整版数据挖掘中的聚类分析方法聚类分析方法是数据挖掘领域中常用的一种数据分析方法，它通过将数据样本分组成具有相似特征的子集，并将相似的样本归为一类，从而揭示数据中隐藏的模式和结构信息。
下面将从聚类分析的基本原理、常用算法以及应用领域等方面进行详细介绍。
聚类分析的基本原理聚类分析的基本原理是将数据样本分为多个类别或群组，使得同一类别内的样本具有相似的特征，而不同类别之间的样本具有较大的差异性。
基本原理可以总结为以下三个步骤：1.相似性度量：通过定义距离度量或相似性度量来计算数据样本之间的距离或相似度。
2.类别划分：根据相似性度量，将样本分组成不同的类别，使得同一类别内的样本之间的距离较小，不同类别之间的距离较大。
3.聚类评估：评估聚类结果的好坏，常用的评估指标包括紧密度、分离度和一致性等。
常用的聚类算法聚类算法有很多种，下面将介绍常用的几种聚类算法：1. K-means算法：是一种基于划分的聚类算法，首先通过用户指定的k值确定聚类的类别数，然后随机选择k个样本作为初始聚类中心，通过迭代计算样本到各个聚类中心的距离，然后将样本划分到距离最近的聚类中心对应的类别中，最后更新聚类中心，直至达到收敛条件。
2.层次聚类算法：是一种基于树状结构的聚类算法，将样本逐步合并到一个大的类别中，直至所有样本都属于同一个类别。
层次聚类算法可分为凝聚式（自底向上）和分裂式（自顶向下）两种。
凝聚式算法首先将每个样本作为一个初始的类别，然后通过计算样本之间的距离来逐步合并最近的两个类别，直至达到停止准则。
分裂式算法则是从一个包含所有样本的初始类别开始，然后逐步将类别分裂成更小的子类别，直至达到停止准则。
3. 密度聚类算法：是一种基于样本密度的聚类算法，通过在数据空间中寻找具有足够高密度的区域，并将其作为一个聚类。
DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是密度聚类算法的代表，它通过定义距离和邻域半径来确定样本的核心点、边界点和噪声点，并通过将核心点连接起来形成聚类。
数据挖掘中聚类算法研究综述
数据挖掘中聚类算法研究综述随着数据量的不断增加，数据挖掘成为了探索数据背后规律的一种重要方法。
而聚类算法作为数据挖掘中的一种基本技术，其在数据分析、模式识别、生物信息学、社交网络分析等领域都有着广泛的应用。
本文就对数据挖掘中的聚类算法进行了研究和总结，旨在对聚类算法的原理、特点、应用等方面进行探讨。
一、聚类算法的基本原理聚类算法是指将一组对象划分为若干个组或类，使得组内对象之间的相似度尽可能大，组间对象之间的相似度尽可能小，从而达到数据分类和分析的目的。
聚类算法的基本原理包括以下三个方面：1. 相似度度量：聚类算法的基础在于相似度度量，即将每个对象之间的相似度进行计算。
相似度度量可以采用欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等多种方法。
2. 聚类分配：聚类分配是指将每个对象划分到合适的聚类中。
聚类分配可以通过最近邻法、k-means算法等实现。
3. 聚类更新：聚类更新是指对各个聚类进行调整，使得聚类内对象之间的相似度尽可能大，聚类间对象之间的相似度尽可能小。
聚类更新可以采用层次聚类法、DBSCAN算法等。
二、聚类算法的分类根据聚类算法的不同特点和应用场景，可以将聚类算法分为以下几种类型：1. 基于距离的聚类算法：包括最近邻法、k-means算法、k-medoid 算法等。
2. 基于密度的聚类算法：包括DBSCAN算法、OPTICS算法等。
3. 基于层次的聚类算法：包括凝聚层次聚类法、分裂层次聚类法等。
4. 基于模型的聚类算法：包括高斯混合模型聚类、EM算法等。
三、聚类算法的应用聚类算法在各种领域中都有着广泛的应用，包括数据分析、模式识别、社交网络分析、生物信息学等。
下面简单介绍一下聚类算法在这些领域中的应用：1. 数据分析：聚类算法可以对数据进行分类和分组，从而提取出数据中的规律和趋势，帮助人们更好地理解和利用数据。
2. 模式识别：聚类算法可以对图像、声音、文本等数据进行分类和分组，从而实现对数据的自动识别和分类。
数据挖掘中的聚类分析方法
数据挖掘中的聚类分析方法数据挖掘是一种通过智能计算和算法挖掘数据价值的技术。
而数据挖掘中的聚类分析方法则是其中的一个重要分支。
聚类分析是指将相似的数据组合在一起，不同的数据分开，形成不同的类别。
聚类分析在机器学习、数据分析、数据挖掘、图像处理等领域有广泛的应用。
本文将从聚类分析的定义、算法、分类等方面进行讲解。
一、聚类分析的定义聚类分析是一种无监督学习算法，它主要用于将样本根据各自的相似性分成若干类别。
聚类分析主要有两种方法：层次聚类和划分聚类。
层次聚类是一种自下而上的聚类方法，将每个样本视为一个初始聚类，然后将聚类依次合并，形成更大的聚类，直到所有样本都组成一个聚类。
层次聚类的结果是一个聚类树状结构，通过剪枝可以获得不同的聚类结果。
划分聚类是一种自上而下的聚类方法，将所有样本看作一个大的聚类，然后逐渐将其划分成更小的聚类，最终得到所需的聚类数目。
划分聚类主要有K均值聚类和高斯混合模型聚类二、聚类分析的算法(一) 层次聚类算法层次聚类常用的算法是自底向上的聚合算法和自顶向下的分裂算法。
自底向上的聚合算法是指先构造n个初始聚类，然后迭代合并最接近的两个聚类，直到达到某个停止条件。
这个停止条件可以是达到了所需的聚类数目，也可以是聚类之间距离的最大值。
自顶向下的分裂算法则是从所有样本开始，将其划分成两个聚类，然后逐步分裂聚类，得到所需的聚类数目。
(二) K均值聚类K均值聚类是一种划分聚类算法，它需要先指定K个聚类中心，然后根据距离来将样本点分配给不同的聚类中心。
然后将每个聚类内部的样本的均值作为该聚类的新中心，重新计算每个样本点和聚类中心的距离，直到聚类中心不再改变或达到一定的迭代次数。
K均值聚类的优势在于简单快速，具有很好的可扩展性和聚类效果。
但是这种算法需要预先确定聚类中心数，且对初始聚类中心的选择比较敏感。
(三) 高斯混合模型聚类高斯混合模型聚类是一种基于概率密度估计的算法，它假设每个聚类的密度函数是一个高斯分布。
聚类分析算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。
（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。
（4）绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。
（3）计算聚类结果，并绘制树状图。
3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。
（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
聚类分析算法在工业大数据分析中的应用研究
聚类分析算法在工业大数据分析中的应用研究随着工业化进程的不断推进，工业生产中产生的数据规模也越来越大。
如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，成为了现代工业领域需要解决的一个重要问题。
聚类分析算法是其中一种经典的数据挖掘手段，具有较为广泛的应用前景。
本文将探讨聚类分析算法在工业大数据分析中的应用研究。
一、聚类分析算法简介聚类分析算法是指依据一定的距离度量或相似度，将数据点分组的一种方法。
其目的是将相似的数据点划分到同一组中，不相似的数据点则划分到不同组中。
聚类分析主要分为层次聚类和非层次聚类两种类型。
(1) 层次聚类：层次聚类是将数据点以一定的层次结构进行分组。
其优点是易于理解和解释，缺点是对于大规模数据计算量较大。
(2) 非层次聚类：非层次聚类又称为划分式聚类。
其基本思想是将数据点划分到不同的类别中，每个类别代表着一类数据点。
该算法常采用K-means算法，其计算快，但需要合理选择聚类簇的个数。
二、聚类分析算法在工业大数据分析中的应用能否找到一种有效的数据挖掘方法，对于工业生产的管理和运营至关重要。
聚类分析算法可应用在各种类型的工业大数据中。
其具体应用范围包括但不限于以下几个领域。
(1) 工业生产重点领域的数据分析钢铁、煤炭、电力等工业生产的数据规模十分庞大。
据此通过聚类分析算法，可将工业生产中的数据进行分类分析，达到对工业生产中多个方面进行深入分析的目的。
如通过对消耗能源的类型和数量聚类，可以合理统计出能源使用的情况；通过对物料的种类进行聚类，可以分辨出不同的物料使用情况；通过对重要操作的数据分析，可以判断出操作是否正常。
聚类分析算法应用在工业生产领域的数据分析中，不仅有助于诊断和预测可能的生产问题，更能在改进生产方法及提高资源利用率等方面发挥重要作用。
(2) 工业大数据的分类与预测工业大数据的分类与预测是聚类分析算法的两个重要应用。
数据可以通过聚类分析的方法进行分组，以便进行深入分析，从而预测未来可能出现的相关情况。
聚类分析算法在数据挖掘中的应用研究
聚类分析算法在数据挖掘中的应用研究随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了热门研究领域。
数据挖掘的目的是从大量数据中提取出有价值的信息，进而发现数据之间的关系和规律，以便做出合理的决策。
数据挖掘技术广泛应用于商业、医疗、教育等领域，影响到了我们的生活和工作。
聚类分析是数据挖掘中最常见和重要的技术之一。
它的主要目的是将一组数据划分为若干个簇，使得同一个簇内的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低。
聚类分析的结果可以帮助我们更好地理解数据，发现数据的潜在结构和模式。
下面将着重介绍聚类分析算法在数据挖掘中的应用研究。
一、基本概念聚类分析算法是一种无监督学习方法，它不需要依赖先验知识，只需要通过自动学习得到数据的模式和特征。
聚类分析的基本概念如下：1. 簇（Cluster）：簇是聚类分析的核心，它是指一组相似的数据对象，同一个簇内的数据对象具有较高的相似度，而不同簇之间的数据对象具有较低的相似度。
2. 相似度（Similarity）：相似度是用来度量两个数据对象之间的相似程度的指标，它通常采用距离（Distance）或相似度（Similarity）来表示。
距离是指两个数据对象之间的差异程度，例如欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦距离等。
相似度是指两个数据对象之间的相似程度，例如皮尔森相关系数、Jaccard距离、汉明距离等。
3. 聚类分析的步骤：聚类分析通常包括以下步骤：（1）选择合适的相似度度量方法和距离函数。
（2）选择合适的聚类算法，例如K-means、层次聚类、DBSCAN等。
（3）确定簇的个数。
（4）对数据进行聚类分析，生成簇的划分结果。
二、主要应用领域1. 社交网络分析社交网络分析是聚类分析的重要应用领域之一。
社交网络中的节点可以看作是数据对象，节点之间的联系可以看作是数据之间的相似度。
通过聚类分析，可以将社交网络中的节点划分为不同的社区，识别出社区内的重要节点和关键联系，从而发现网络的隐含结构和规律。
聚类算法在大数据处理中的应用研究
聚类算法在大数据处理中的应用研究随着互联网时代的到来，数据的产生和积累速度呈现爆发式增长。
这些数据包含了海量的信息，如何有效地处理和利用这些数据成为了人们关注和研究的热点问题。
在这个背景下，聚类算法作为一种数据挖掘技术，使用广泛，并在大数据处理中扮演了不可替代的角色。
本文将探讨聚类算法在大数据处理中的应用研究。
一、聚类算法概述聚类算法是将数据样本分成若干个不同的类别的一种方法，通过此方法可以将数据分成相似的组别，以便于后续的分析和处理。
聚类算法按照不同的分类标准可以分为很多种类，常见的聚类算法有K-Means算法、层次聚类算法、密度聚类算法等。
K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，它通过最小化数据点与质心之间的距离来实现聚类。
层次聚类算法则是将数据样本看成一个个簇，通过一些距离的度量方法建立起这些数据样本之间的关系，最后将这些数据样本聚成几个大类。
密度聚类算法则是依据密度连接原则对数据样本进行聚类，并根据密度值构建聚类簇。
二、聚类算法在大数据处理中的应用随着现代社会科技和网络技术的发展，数据已经成为一个核心资源，许多应用场景都需要处理海量数据，这时候聚类算法的应用显得尤为重要。
聚类算法在大数据处理中的应用非常广泛，主要体现在以下几个方面：1. 数据挖掘在大数据处理中，数据挖掘是必不可少的环节，聚类算法作为一种数据挖掘技术，可以快速帮助人们对数据进行分类和整理。
举个例子，当我们有大量的电商数据需要分析时，利用聚类算法可以将用户行为和偏好分成不同的类别，以便更好地为用户提供个性化的服务。
2. 物联网随着物联网的普及和发展，许多传感器和设备产生的数据量巨大，如何处理这些数据，提取有效信息成为了一种挑战。
聚类算法可以对传感器所产生的数据进行分类，提高数据的利用率，并为后续的数据分析提供帮助。
3. 生物信息学聚类算法在生物信息学领域也发挥了重要的作用。
以基因芯片数据分析为例，一次实验可能产生40000~50000个基因表达数据，利用聚类算法可以将这些数据分成不同的类别，使分析工作更加高效、准确。
聚类算法在数据挖掘中的应用研究
聚类算法在数据挖掘中的应用研究一、聚类算法的基本概念聚类算法是一种无监督学习方法，其主要目的是将数据集中的对象按照某种相似度度量进行分组，形成若干个聚类集合。
这些聚类集合内部成员对象的相似度要比集合间的差异度高，同时使得集合内部的差异度尽可能小。
聚类分析通常分为两种：层次聚类和划分聚类。
层次聚类是通过不断将相似的对象合并成为更大的聚类集合，直到所有对象都被归为一类为止。
划分聚类是通过将对象划分为若干个互不重叠的聚类集合，每个对象只属于一个聚类，从而得到不同的类别。
二、聚类算法的应用1.图像分割图像分割是指将一幅图像分成多个区域，每个区域内的像素具有相似的属性。
聚类算法可以通过对图像中像素的相似度进行度量，将其划分为不同的区域，从而实现图像分割。
2.推荐系统推荐系统是一种经常用到的数据挖掘技术。
聚类算法可以对用户或物品进行聚类，得到不同的用户或物品类别，然后可以为每个用户或物品赋予类别标签，从而更好地为其推荐商品或内容。
3.生物信息学聚类算法在生物信息学中也有着广泛的应用。
通过对基因序列中的相似性进行聚类分析，可以研究生物物种的进化关系。
同时，在药物研究中，聚类算法也可以用来对大量化合物进行筛选和分类。
4.市场营销聚类算法可以根据不同的消费者行为特征，将消费者分为不同的群体，并对不同群体的消费特征进行分析。
根据不同群体的消费特征，可以针对性地进行营销策略，从而提高市场竞争力。
三、聚类算法的研究进展近年来，聚类算法在数据挖掘和机器学习领域中的研究一直保持着高速发展的状态。
下面列举几个目前较为热门的聚类方法。
1.K-Means聚类算法K-Means聚类算法是一种经典的划分聚类算法，其主要思想是在数据空间中随机选择K个聚类中心，然后根据距离度量将每个数据对象分配到最近的聚类中心。
接着计算每个聚类的中心点并重新分配所有数据对象，如此反复迭代，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数为止。
2.DBSCAN聚类算法DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法，其优点在于不需要事先指定聚类个数。
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数据挖掘中聚类分析算法及应用研究
摘要：聚类分析在数据挖掘领域、机器学习领域以及统计学领域都是一个重要的研究方向，并得到了广泛地应用。
本文介绍了聚类的应用领域、主要聚类方法，并提出一个具有一定可用性的业务套餐匹配模型。
关键词：数据挖掘；聚类分析；模型
中图分类号：tp311.13文献标识码：a文章编号：1007-9599 (2013) 06-0000-02
聚类是一个将给定数据集划分为多个类的过程，并且同一个聚类中数据对象的相似度较高，不同聚类间的数据对象的具有较低相似度。
通常使用距离来表征对象间的相似度。
聚类分析在众多领域都有广泛地研究和应用。
1聚类分析的典型应用
聚类分析就是从给定的数据集中探索数据对象间潜在的有价值
的关联，研究人员使用此关联对所得聚类中的数据对象进行统一地分析处理。
使用聚类分析作用于数据集，能识别出数据集的稀疏和稠密区域，进一步发现其整体分布模式，以及数据属性之间有价值的相关性。
在商业领域，聚类分析可以帮助营销部门划分目标客户群体，根据其不同的特征和消费心理制定适宜的营销策略，以提升营销效益；在生物学领域，聚类分析可用于划分动植物的层次结构，根据基因功能进行分类以对人类基因构造有更深入的了解；在经济领域，聚类分析可用于对不同地区经济发展能力进行总体评价，以
及同一地区不同城市间经济发展能力的划分。
聚类分析还可以用于挖掘网页信息中潜在的有价值的信息。
在数据挖掘应用领域，聚类分析既可以作为独立的工具使用，对数据对象进行合理划分，也可以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤。
2数据挖掘中对聚类分析的典型要求
（1）可扩展性。
聚类分析算法对大、小数据集都要行之有效。
（2）处理不同类型属性的能力。
聚类分析算法要兼容不同类型数据。
（3）发现任意形状的聚类。
聚类分析算法不仅可以发现具有类似大小和密度的圆形或球状聚类，还可以发现具有任意形状类集。
（4）减少用户输入参数量。
用户输入参数具有较强主观性，对聚类质量有不可忽视的影响，应尽量减少用户输入参数量，不仅可以改善聚类质量，还可以减轻用户负担。
（5）对噪声数据的处理能力。
实际应用要求聚类分析算法对数据集中的噪声数据要有一定的处理能力，使处理对象中质量差的数据尽可能少。
（6）降低对输入数据顺序的敏感成都。
衡量聚类算法优劣的一个重要指标是对输入数据顺序敏感程度的高低，要求聚类算法对其敏感程度要尽可能低。
（7）高维问题。
聚类分析算法在处理低维数据和高维数据时都表现良好。
（8）基于约束的聚类。
聚类分析算法在特定约束条件下具有较
好的聚类质量。
（9）可解释性和可用性。
聚类分析应与特定的解释和应用目标相联系。
3主要聚类方法分析
实际应用因其数据类型、目的以及要求的不同，对聚类方法的需求也不同，因此根据具体应用选择适宜的聚类方法显得尤为重要。
使用多种聚类算法作用于同一数据集，可分析出数据集潜在的有价值的描述性特征，为进一步的探索奠定数据基础。
典型的聚类算法包括：划分方法、层次方法、基于密度方法以及基于网格方法。
3.1划分方法
给定一个数据集（包含n个数据对象），划分方法将数据集划分为k个聚类，每个聚类应符合以下条件：（1）每个聚类至少包含一个数据对象；（2）每个数据对象只属于某一个聚类，但在一些模糊划分方法中可以适当放宽对后一个要求的限度。
所形成的聚类成为最优化的客观划分，从而使得同一聚类中对象距离尽可能地小，不同聚类间对象距离尽可能地大。
聚类相似度的高低通常作为衡量划分方法质量高低的标准，好的划分方法使得同一聚类中数据对象相似度较高，而不同聚类间的相似度低。
最常用的划分方法有k-means 算法和k-medoids算法。
划分方法一般要求被处理的数据集一次性装入内存，限制了它在大数据集上的应用。
划分方法要求用户给定划分个数，导致主观判断因素对聚类质量的影响。
划分方法只使用某一固定规则来聚类，
使得聚类形状不规则，聚类结果准确率不高。
3.2层次方法
层次方法的输出是给定数据对象组成的一棵聚类树。
层次方法分为自上而下和自下而上的方法。
自下而上的方法思想：开始于每个数据对象作为一个独立的组，逐步合并这些独立的对象组，直到对象组合并在层次顶端或满足算法终止条件为止。
自上而下的方法思想：开始于所有对象作为一个组，循环地将其分裂为更小的组，直到每个对象构成一组或满足算法终止条件为止。
birch算法和cure 算法等都是常用的层次方法。
层次方法能得到不同粒度上的多层次聚类结构，但也存在一定程度上的缺陷，比如在进行分裂或合并之后，无法再进行回溯。
但这一缺陷同样也具有一定的积极性，因为在进行分裂或合并时无需考虑不同选择所造成的组合爆炸问题。
3.3基于密度方法
基于密度方法能够发现具有任意形状的聚类。
基于密度方法通过增长所获得的聚类直到邻近密度超过一定阈值为止，使得聚类内部点的密度较大，而聚类间点的密度较小。
基于密度方法可用于除噪，以及发掘任意形状的聚类。
dbscan、optics和dbclues都是常用的基于密度方法。
3.4基于网格方法
基于网格方法通过把对象空间划分为有限数目的单元以形成网
格结构。
一般来说，划分太粗糙造成不同聚类对象界限不清楚的可
能性增大，划分太细致会得到太多小聚类。
通常的方法是采用先从小单元开始寻找聚类，再逐渐增大单元的体积，重复这个过程直到聚类质量优良为止。
划分对象空间的网格数很大程度上决定了数据集的处理时间，从而掩盖了数据对象个数的影响，使得基于网格方法的平均速度相对较快。
4k-means算法在电信行业套餐匹配模型方面的应用
随着电信行业竞争的日益加剧，如何使用尽可能低的营销成本取得最大的效益是每个公司追求的目标。
使用有限的客服资源留住老客户，尽可能多的发展新客户就要求为他们推荐符合个性需求的套餐，这就需要使用大量数据分析用户真实的消费行为，下述模型使用k-means算法做主体。
4.1k-means算法中心思想
（1）初始聚类中心的选取：从给定的数据集（包含n个数据对象）中任意选取k个对象；
（2）循环③到④直至每个聚类中数据对象不再变化为止；（3）计算每个数据对象与中心对象的距离，其中中心对象由每个聚类中数据对象的均值给出；
（4）重新计算每个在变化的聚类的均值。
4.2匹配模型
（1）提取用户当月消费记录；
（2）将用户按照入网时间分为三类用户：新入网用户、在网三
月用户、在网一年用户，按照属性（用户id、手机号码、通话时间、短信条数、数据流量）整理三类用户消费记录，存入三个新建表中；（3）使用通话时间、短信条数、数据流量作为分析属性，使用k-means算法进行聚类分析；
（4）根据得出的结果改进输入参数和k-means算法，使最终聚类质量尽可能高，由此营销部门可根据分析结果制定效益更高的营销方案。
5结论
聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并研究出划分方法、层次方法、基于密度方法以及基于网格方法等多种聚类算法，每种算法都有其自身的特点。
划分方法适用于类数固定，聚类形状偏好球形，层次方法能得到不同粒度上的多层次聚类结构，基于密度方法可消除“噪声”，发现任意形状的聚类，基于网格方法处理速度独立于数据对象个数，因此，在实际应用中应根据聚类对象、目的以及要求选择合适的聚类方法，并适当加以改进，达到最佳聚类质量。
跟随大数据时代的步伐，聚类技术在数据挖掘领域将取得重大的发展。
参考文献：
[1]朱明.聚类分析.2008.
[2]黄修丹.数据挖掘领域中的聚类分析及应用.2004.
[3]赵法信.王国业数据挖掘中聚类算法研究学报.2005.
[作者简介]许进文（1992.9-），女，汉族，四川彭州人，本科，
四川大学计算机学院，研究方向：计算机科学与技术。