随着信息技术在矿业管理领域的广泛应用，提供给管理决策者的信息也越来越丰富，20世纪80年代的矿业管理工作中已经开始应用数据挖掘技术，尤其是聚类技术，不仅能够作为数据预处理的高级阶段，而且更多是用来直接进行高级的信息处理应用。但是，随着矿业管理数据的巨量增长，数据来源及采集方式的不同，往往导致用来进行聚类分析的原始数据在分布形式上各不相同，这使得聚类使用者无法直接识别哪种聚类方法更适用于哪种数据分布，加大了聚类技术在矿业管理领域实现其技术价值的难度。因此，如何发掘聚类技术在矿业管理领域中的应用价值，更好的为矿业管理决策服务，推动矿业可持续发展，已然成为摆在我们面前的一个值得亟需研究的课题。论文以对比分析原则为主导思想，理论研究与实证研究相结合，基于聚类及其相关数据挖掘技术为主要分析手段进行研究。理论研究部分，通过识别矿业管理领域中常见的数据分布，人工模拟不同分布的实验数据集，结合构建的组合聚类评价模型，对比分析得出聚类分析及评价时的应用适用性原则，据此建立了聚类优化流程；实证研究部分，基于对我国矿业管理整体现状的深入分析，结合矿业可持续发展理论及系统原理，构建了我国矿业管理综合评价指标体系，选取我国31个省（自治区、直辖市）的矿业管理相关数据作为主要研究对象，对比传统的因子评价方法和聚类评价分析的结果，得出我国矿业管理现状的评价结论。论文最后，通过较好的结合理论研究与实证研究，不仅验证了理论研究中所构建的组合聚类分析评价模型的合理性及聚类分析优化流程在矿业管理领域的应用价值，为其他管理领域更好的应用聚类技术提供了参考帮助，而且也为我国矿业管理工作提供了合理的决策信息及建议，其中主要包括以下几点：确定了全国31个省（自治区、直辖市）的矿业管理工作的区域性划分及工作的主要侧重方向；建议我国矿业管理相关部门可以根据不同区域的矿业发展优势，设立完善的矿业发展专项基金，保证矿业创新技术的研发和改进；进一步提高矿业投资效率，制定切实可行的评估考核标准；部署矿业技术人才储备专项计划，发挥信息技术的优势，尤其是数据挖掘技术在矿业管理领域的应用价值，对提高矿业可持续发展能力有着重要的指导意义。