將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是壹組數據對象的集合，這些對象與同壹個簇中的對象彼此相似，與其他簇中的對象相異。"物以類聚，人以群分"，在自然科學和社會科學中，存在著大量的分類問題。聚類分析又稱群分析，它是研究(樣品或指標)分類問題的壹種統計分析方法。聚類分析起源於分類學，但是聚類不等於分類。聚類與分類的不同在於，聚類所要求劃分的類是未知的。聚類分析內容非常豐富，有系統聚類法、有序樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預報法等。
在數據挖掘中，聚類也是很重要的壹個概念。
在商務上，聚類能幫助市場分析人員從客戶基本庫中發現不同的客戶群，並且用購買模式來刻畫不同的客戶群的特征。在生物學上，聚類能用於推導植物和動物的分類，對基因進行分類，獲得對種群中固有結構的認識。聚類在地球觀測數據庫中相似地區的確定，汽車保險單持有者的分組，及根據房子的類型、價值和地理位置對壹個城市中房屋的分組上也可以發揮作用。聚類也能用於對Web上的文檔進行分類，以發現信息。
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