基于神经网络聚类的研究是机器学习领域的一个重要方向，主要利用神经网络模型对数据进行自动聚类分析。与传统聚类方法相比，神经网络聚类具有更强的非线性建模能力和特征学习能力，能够处理高维复杂数据，并自动发现数据中的潜在结构和模式。常见的神经网络聚类方法包括自组织映射网络（SOM）、深度嵌入聚类（DEC）以及基于自编码器的聚类方法等。这些方法通过优化目标函数或利用无监督学习策略，实现数据的有效划分。神经网络聚类在图像分割、文本挖掘、生物信息学等领域有广泛应用，为无监督学习提供了新的研究思路和技术手段。当前研究重点包括模型的可解释性、聚类效果的稳定性以及在大规模数据上的扩展性等方向。