聚类分析技术作为数据挖掘领域中的一个重要分支，在识别数据内在结果方面扮演着极其重要的角色。聚类分析技术是一种无监督的学习过程，其主要目的是将没有标记的空间样本数据划分为有意义的组或簇。在某一组中，所有空间样本数据在某种意义上彼此相似；而不同组之间的空间样本数据差异较大。通过聚类分析技术能够快速有效发现空间样本的聚集情况，并能提取出空间样本的群体空间结构特征，对揭示空间样本的分布规律，预测空间样本对象的发展趋势有着重要的作用。对于数据挖掘领域中的聚类分析技术，本文的主要研究内容分为如下几个部分：首先，从传统的划分式聚类算法入手，分析了传统K-均值聚类算法的不足，针对传统K-均值算法对初始聚类中心点敏感的不足，提出了基于密度期望的初始聚类中心点选取方案。该方案将处于密度期望区间内相距最远的k个样本作为初始聚类中心，可有效降低K-均值算法对初始中心点的依赖，从而提高聚类结果的质量。其次，划分式聚类算法中，针对有效聚类划分数事先很难明确的不足。对于传统K-均值算法，在基于密度期望选取初始聚类中心点的基础上，结合聚类有效性指标函数分析不同划分数下的聚类结果，可有效确定最佳聚类数。再次，利用人工蜂群算法的良好全局寻优能力，并通过适应度排序选择策略提高原有人工蜂群算法的性能。将优化后的人工蜂群算法对模糊C-均值算法进行优化，以克服传统模糊C-均值算法对初始聚类中心点敏感的不足。最后，空间不确定数据的数据挖掘和知识发现由于更加符合客观实际而逐渐成为近年研究热点。考虑到现实世界中样本对象的不确定性及样本对象间界限划分的模糊性，本文给出了面向空间不确定数据的模糊聚类分析方法，通过模糊聚类将空间不确定数据进行组织分析，并给出相应的研究实验结果。