采购管理是企业管理的重要组成部分，管理的优劣直接关系到企业的运作效率和竞争力。 不同的原材料在企业生产中占有不同的地位，直接影响到企业的库存状态和采购计划的制定，所以，将原材料进行分类，对采购具有很重要的意义。本文采用决策树的方法将原材料按ABC分类的原理进行分类，来确定原材料的类型。供应商的管理在采购管理中占有很重要的地位，直接影响到企业生产能否顺利进行以及产品的最终成本，对供应商进行科学的管理，是采购管理的重要内容。本文在基于供应商聚类的基础上进行供应商的管理。 本文先介绍了采购与数据挖掘的相关内容，采购主要包括物料采购计划的制定与供应商的管理，供应商管理的内容主要包括供应库的建立、供应商关系的管理、供应商的评估与选择。数据挖掘主要介绍了挖掘的算法与技术。 基于决策树的材料分类，主要介绍了原材料 ABC分类的原理，决策树的基本原理，以及C4.5算法的基本内容，采用通过信息增益比选择当前最佳划分属性的方法来构建决策树，叙述了整个建树的过程，包括主属性的确定、数据的预处理、属性相关性分析、属性信息增益比例的计算、决策树的剪枝和决策树的测试，以及规则的提取。 基于聚类的供应商管理，主要介绍了k-平均算法的内容以及对k-平均算法的改进和性能分析，供应商评价体系的建立，以及数据集中明显孤立点的去除，并应用改进的算法利用评价指标体系对供应商进行聚类，在聚类的基础上制定与各个类型供应商的发展关系，根据企业给定的指标值选择供应商以及优化供应库。 最后，利用某印刷企业的采购决策支持系统为案例，利用Delphi和SQLServer 2000为开发工具，将决策树与聚类的方法应用到该决策支持系统中，进一步论述了这两种数据挖掘方法设计、实现以及应用的全过程。