数据挖掘技术在证券投资分析中的应用是金融分析领域的一个重要研究方向，尤其是在大数据时代背景下，如何从海量的数据中提炼出有价值的信息成为了投资决策的一个关键因素。聚类分析作为数据挖掘中的一种重要方法，可以揭示出数据集中的结构，并将其分解为多个有意义的子集，即聚类，使得同一子集中的对象彼此相似，而与其他子集的对象相异。
聚类分析的目的是通过对数据集的自动分类，发现数据的内在结构和模式，从而对数据进行有效的组织。在证券投资中，聚类分析可以用于识别具有相似市场表现、财务状况和行业背景的股票群体，帮助投资者理解市场结构并预测股票价格的变动趋势。聚类分析方法包括多种算法，其中层次聚类法是一种常用的聚类技术，它通过将数据集分解为一系列嵌套的分类结构来实现聚类。
层次聚类法的基本原理是，首先将每个数据点视为一个独立的类，然后按照距离最近的原则逐步合并这些类，直到满足某个终止条件（如达到预定的类数或阈值），最终形成一棵表示不同类之间关系的树状结构（即树图）。在证券投资分析中，层次聚类法可以用于构建投资组合，通过分析股票的行业因素、公司因素、收益性和成长性等基本面信息，将具有相似特性的股票归类，并且为每一种股票在投资组合中分配合适的权重。
本文作者张贺在研究中，采用层次聚类法对股票市场中的股票进行了聚类分析。在样本分析中，张贺随机选取了沪深股市中的50只A股作为样本股票，并利用SQLSERVER2005软件中的层次聚类算法对这些股票进行了聚类分析。通过聚类分析的结果，可以将股票划分为不同的类，每类股票在某些方面表现出相似的特性，如行业背景、财务表现等。这样不仅可以帮助投资者更深入地理解股票的市场定位和风险特性，还可以辅助投资者预测股票价格的变动趋势。
值得注意的是，在证券投资分析中应用聚类分析，需要对数据进行适当的预处理，包括数据标准化和指标同趋化处理。数据标准化是为了消除不同数据量纲的影响，保证不同指标在同一量级下进行比较，而指标同趋化处理则是为了消除某些指标数值方向的差异（例如，有的指标数值越大表示越好，而有的则相反），以便正确进行聚类分析。
最终的聚类结果可以为投资者提供价值信息，例如，具有类似基本面特征的股票可以组成一个投资组合，通过跟踪误差和超额收益等指标评估投资组合的表现，并通过类的总体价格水平预测股票价格的变动趋势，从而帮助投资者制定更加精准的投资策略。
在金融市场的实际应用中，聚类分析可以与交易模型、风险评估模型等其他金融分析工具结合使用，进一步提升投资决策的科学性和准确性。随着金融科技的不断发展，数据挖掘技术在证券投资分析中的应用将越来越广泛，而聚类分析作为数据挖掘的核心技术之一，其作用和地位也将日益凸显。
