聚类分析（ClusterAnalysis）是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组为多个类别或簇。其核心目标是确保同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象差异较大。聚类分析广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理、市场细分、生物信息学等领域。常见的聚类算法包括：1.K均值（K-means）：基于距离划分数据，适用于球形簇。2.层次聚类（Hierarchical）：通过树状结构展示数据层次关系。3.DBSCAN：基于密度划分，可识别任意形状的簇。4.谱聚类（Spectral）：利用图论和矩阵特征值进行聚类。聚类分析的关键步骤通常包括：特征选择、相似度度量、算法选择、簇数确定和结果评估。其优势在于无需预先标注数据，但需注意对噪声敏感、距离度量选择等问题。
