**聚类分析的常见应用场景不包括选项C：“不同产品的价值组合”。**
聚类分析是一种无监督学习的技术，目的是将数据对象根据相似性分组，形成多个簇，使得同一簇内的数据对象尽可能相似，而不同簇的数据对象尽可能不相似。接下来，将详细解释每个选项与聚类分析的关系，并找出哪个选项不属于聚类分析的常见应用场景。
1. **发现关联购买行为（选项A）**：聚类分析可以用于发现数据库中的关联购买行为，即经常被一起购买的商品组合。通过将购物车数据进行聚类分析，我们能够识别出哪些商品之间存在较强的关联性，从而为库存管理和营销策略提供依据。因此，选项A是聚类分析的一个常见应用场景。
2. **目标用户的群体分类（选项B）**：在市场细分和用户画像构建中，聚类分析可以对目标用户进行群体分类。根据用户的地理位置、消费习惯、偏好等特征，将用户分成不同的群体，以便更加精准地进行个性化推荐和服务。选项B同样是聚类分析常见的应用场景之一。
3. **不同产品的价值组合（选项C）**：这个选项表述可能让人困惑。通常而言，“不同产品的价值组合”更多关注的是产品组合的管理和优化，这通常是通过关联规则学习或序列模式挖掘来实现，而非聚类分析。聚类分析关注点在于根据相似性将实体分组，并不直接涉及产品价值组合的概念。故此选项C不属于聚类分析的常见应用场景。
4. **探测发现离群点和异常值（选项D）**：聚类算法通常也能用于探测和发现数据集中的离群点和异常值。在某些聚类算法如DBSCAN中，那些不能被归入任何簇的数据点会被标记为噪声或异常点，这在诸如欺诈检测、故障诊断等领域有着广泛应用。因此，选项D也是聚类分析的一个重要应用场景。
总而言之，通过排除法可以确定，选项C：“不同产品的价值组合”，是其中不属于聚类分析常见应用场景的选项。聚类分析在多个领域都有广泛的应用，但其主要聚焦于根据特征将数据对象分组归类。
聚类分析是一种无监督学习的技术，目的是将数据对象根据相似性分组，形成多个簇，使得同一簇内的数据对象尽可能相似，而不同簇的数据对象尽可能不相似。接下来，将详细解释每个选项与聚类分析的关系，并找出哪个选项不属于聚类分析的常见应用场景。
1. **发现关联购买行为（选项A）**：聚类分析可以用于发现数据库中的关联购买行为，即经常被一起购买的商品组合。通过将购物车数据进行聚类分析，我们能够识别出哪些商品之间存在较强的关联性，从而为库存管理和营销策略提供依据。因此，选项A是聚类分析的一个常见应用场景。
2. **目标用户的群体分类（选项B）**：在市场细分和用户画像构建中，聚类分析可以对目标用户进行群体分类。根据用户的地理位置、消费习惯、偏好等特征，将用户分成不同的群体，以便更加精准地进行个性化推荐和服务。选项B同样是聚类分析常见的应用场景之一。
3. **不同产品的价值组合（选项C）**：这个选项表述可能让人困惑。通常而言，“不同产品的价值组合”更多关注的是产品组合的管理和优化，这通常是通过关联规则学习或序列模式挖掘来实现，而非聚类分析。聚类分析关注点在于根据相似性将实体分组，并不直接涉及产品价值组合的概念。故此选项C不属于聚类分析的常见应用场景。
4. **探测发现离群点和异常值（选项D）**：聚类算法通常也能用于探测和发现数据集中的离群点和异常值。在某些聚类算法如DBSCAN中，那些不能被归入任何簇的数据点会被标记为噪声或异常点，这在诸如欺诈检测、故障诊断等领域有着广泛应用。因此，选项D也是聚类分析的一个重要应用场景。
总而言之，通过排除法可以确定，选项C：“不同产品的价值组合”，是其中不属于聚类分析常见应用场景的选项。聚类分析在多个领域都有广泛的应用，但其主要聚焦于根据特征将数据对象分组归类。
