Clustering atau pengelompokan merupakan teknik untuk mengelompokkan data ke dalam suatu kelompok tertentu. Metode clustering dalam data mining antara lain DBScan, Simple K-mean, Hierarchical CLustering. Dua terakhir pada metode clustering dalam data mining ini juga dipelajari pada mata kuliah Statistika Multivariat Terapan. Sebagai contoh untuk clustering: Terdapat 5 negara: Indonesia, Singapura, India, Inggris, Jerman. Maka 5 negara tersebut dapat dijadikan dua klaster berdasarkan letak geografisnya: Eropa (Inggris, Jerman) dan Asia (Indonesia, Singapura, India). Namun juga dapat dijadikan dua klaster yang berbeda berdasarkan tingkat sector industri dan jasa: Negara maju (Singapura, Inggris, Jerman) dan Negara berkembang (Indonesia, India).
Classification merupakan teknik pengklasifikasian data. Bedanya data dengan clustering pada clustering variabel dependen tidak ada sedangkan pada classification diharuskan ada variabel dependen. Contohnya pembagian criteria calon debitur yakni debitur baik dan buruk. Metode classification dalam data mining banyak sekali, misalnya ID3, C4.5, K Nearest Neighbors.
Associaton merupakan teknik dalam data mining yang mempelajari hubungan data. Associatin Rule ini biasa digunakan pada supermarket untuk menganalisis perilaku pelanggan dalam berbelanja. Sebagai contoh jika pelanggan membeli barang A, B, C maka pelanggan akan membeli barang X. Atau dalam notasi biasa ditulis: A, B, C -> X .
Biasanya dalam software data mining juga ada beberapa metode baik clustering atau klasifikasi yang berasal dari cabang soft computing, misalnya neural network. Metode yang berasal dari soft computing yang biasanya juga disinggung dalam data mining antara lain perceptron , backpropagation (multilayer perceptron), self organizing map (SOM).
