根据给定文件的信息，本文将详细阐述聚类数据挖掘方法在银行综合效益评估中的应用，涉及数据挖掘、聚类分析、模糊数学、银行业绩综合评价等多个知识点。
数据挖掘是在大量信息数据中提取有用知识的技术，它被称为数据库中的知识发现(KDD)。数据挖掘的目的在于寻找数据项之间的内在关系和新要素，以便为决策者提供有价值的信息。在金融领域，尤其是在银行业，数据挖掘技术可以帮助银行从海量的交易数据、客户资料、经营信息中提取有价值的知识，从而指导银行的业务决策和风险控制。聚类分析方法是数据挖掘的重要研究内容和基本形式之一，其核心目标是将数据集划分为多个具有较高相似度的子集。
聚类分析方法包括多种类型，如划分方法、层次方法、密度方法、网格方法和模型方法等。划分方法如K-means算法是较为常用的一种聚类算法，其基本思想是将数据集分割为预定数量的子集，每个子集内的数据点相似度高，不同子集之间的相似度低。层次方法则是通过创建一个数据点之间的层次结构，逐步合并或者分裂数据点。密度方法关注数据集中的密集区域，并在密度较高的区域内部寻找聚类。网格方法将数据空间划分为有限的单元构成的网格结构，其后发现哪些单元中具有足够高的数据点密度。模型方法使用数据的分布模型来拟合数据，其中包含高斯混合模型和潜在狄利克雷分配等。
在银行综合效益评估中，应用数据挖掘和聚类分析的目的在于对不同分支机构的经营绩效进行有效评估。文中提到的银行机构下属有7个分支机构，每个分支机构的经营绩效数据包含多个指标。对于此类问题，聚类数据挖掘方法可以提供一种系统的评估方式。
评估指标的正向或逆向性质是评估过程中需要考虑的因素。正向指标表示指标值越高越好的情况，如资产收益率、贷款收益率等；逆向指标则指的是指标值越低越好的情况，如资产损失率、不良贷款率等。聚类数据挖掘方法需要能够处理这种多指标的综合排序问题。
在多指标综合评价方法的选择上，有多种不同的方法如因子分析法、综合指数法、主成分分析法、模糊综合评判法、突变级数法、神经网络法、遗传算法、专家评价法、多目标效用综合法和层次分析法等。其中，综合指数法通过将单项评价指标进行无量纲化后加权平均来评价，这种方法的缺点是权重的确定具有主观性。主成分分析法则通过数学统计方法计算各指标权重，以减少主观性，但权重会随对象选择变化，且计算相对复杂。
在本文案例中，通过应用模糊聚类分析的综合排序方法，可以将不同分支机构的经营绩效指标转化为模糊相似矩阵，并通过聚类分析对分支机构进行综合评价。模糊聚类分析通过模糊数学中的模糊相似矩阵来处理不明确或不精确的数据，适用于处理具有模糊性的信息。通过构造一个理想对象，将各个指标的最优值组合起来，以此为标准对实际对象进行评估，可以有效地处理多指标的综合评价问题。
最终，模糊聚类分析的综合排序方法能为决策者提供对不同分支机构经营绩效的更全面和客观的评估，以支持决策制定。银行可以依据这种评估来识别和奖励业绩优良的分支机构，同时对表现不佳的分支机构进行改进，以提升整体的银行经营效益。
