聚类分析是数据挖掘方法中的一个重要的方法.该文首先对数据挖掘进行了简要的描述;其次、着重对数据挖掘中的聚类分析法进行讨论;最后、以一个超市的商品销售为例,用数据挖掘中的聚类分析法进行了挖掘.因此,该文从研究数据挖掘的算法角度出发,从三个方面对数据挖掘进行了论述:一、数据挖掘的概述通过对数据挖掘的概念、方法、过程、特点、作用及其与统计学关系的描述,使我们对数据挖掘有一个整体的了解.二、聚类分析在数据挖掘中的应用在这部分首先介绍了统计学中的聚类分析基础知识,即距离与相似系数和聚类的特征与聚类间的距离.其次,介绍了具体的聚类分析方法,包括分层聚类法(最短距离法、最长距离法和中间距离法)、分割聚类算法(PAM算法、CLARA算法)、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法.三、数据挖掘在超市中的应用在这部分以某一超市为例,以数据挖掘的过程为线索,对这个超市的销售数据用聚类分析法中的层次法进行了数据挖掘;其次,对数据挖掘的结果进行了描述;最后,分析了数据挖掘的结果.