以下是给《数据挖掘》配套PPT第5章“聚类”增加的一段描述：聚类是数据挖掘中的一种无监督学习方法，旨在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客户细分、异常检测、图像分割等领域。本章将详细介绍常见的聚类算法，包括K-means、层次聚类、DBSCAN等，并讨论它们的优缺点及适用场景。此外，还将探讨聚类结果的评估方法，帮助读者在实际应用中选择合适的聚类技术。