数据挖掘起源于 1989 年 8 月，美国底特律举办的第 11 届国际联合人工 智能学术会议中 Piatetsky·Sharpiro 提出的 KDD。从技术上来说，数据挖掘是一门交叉学科，融合了统计学、人工智能、模式识别、机器学习等内容。
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，做出归纳性的推理，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，做出正确的决策。
k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是数据挖掘技术中一种广泛使用的聚类算法。 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。
