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聚类法属于什么方法？
聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。 聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。
例如，我们可以根据各个银行网点的储蓄量、人力资源状况、营业面积、特色功能、网点级别、所处功能区域等因素情况，将网点分为几个等级，再比较各银行之间不同等级网点数量对比状况。
k means聚类分析？
Kmeans聚类算法是一种常用的聚类方法。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心(centroids)，移动到其包含成员的平均位置，然后重新划分其内部成员。
k是算法计算出的超参数，表示类的数量；Kmeans可以自动分配样本到不同的类，但是不能决定究竟要分几个类。k必须是一个比训练集样本数小的正整数。有时，类的数量是由问题内容指定的。
调查资料的分析方法有哪些？
对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法 层次分析法 结构分析方程模型 参数检验、非参数检验、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析 、主成份分析（归一化 除以各自标准差）、因子分析、关联分析、决策树分析、贝叶斯、时间序列。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？
K均值聚类：最适合处理大数据，适用于大样本的个案聚类，分类数明确，适用于连续性变量； 系统聚类：适用于个案或变量聚类，对分类数没有要求，连续性和分类型变量均适用； 两步聚类：
1）分类变量和连续变量均可参与二阶聚类；
2）可自动确定分类数；
3）适用于大数据集；
4）用户可自己定制用于运算的内存容量
k值聚类的优点缺点？
k值聚类的优点：
1、原理简单，实现方便，收敛速度快；
2、聚类效果较优；
3、模型的可解释性较强；
4、调参只需要簇数k；
k值聚类的缺点：
1、k的选取不好把握；
2、对于不是凸的数据集比较难以收敛；
3、如果数据的类型不平衡，比如数据量严重失衡或者类别的方差不同，则聚类效果不佳。