聚类分析是数学建模中一种重要的无监督学习方法，主要用于将数据集中的对象分组，使得同一组（簇）内的对象相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。它广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析、市场研究等领域。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。通过聚类分析，可以发现数据中的潜在结构和规律，为后续的建模和决策提供支持。