好的，以下是建议增加的描述内容，可以插入到第3章聚类部分的适当位置：聚类分析是一种无监督学习方法，其目标是将数据集中的对象划分为若干个组或簇，使得同一簇内的对象相似度较高，而不同簇间的对象相似度较低。与分类不同，聚类不需要预先知道类别标签，而是通过数据内在的相似性自动形成分组。常见的聚类算法包括划分方法（如k-means）、层次方法（如AGNES和DIANA）、基于密度的方法（如DBSCAN）以及基于模型的方法（如高斯混合模型）。聚类在客户细分、异常检测、图像分割等领域有广泛应用。评估聚类结果的质量通常使用轮廓系数、DB指数等内部指标，或在有标签数据时使用纯度、兰德指数等外部指标。