聚类算法是机器学习中的一类算法，用于将数据集分组成不同的类群。它被广泛应用于许多领域，如市场营销分析，搜索引擎优化，数据挖掘和生物信息学中。研究人员们采用聚类分析来探索新的知识，探索相关性，增强模式发现，降低误差，并改进分类。
目前，聚类算法有很多种，其中比较经典的有层次聚类、K-均值聚类、k-medoids、谱聚类和模糊聚类等。
层次聚类，又称为层次分区聚类，是一种从底层到顶层的策略。它从每个样本开始，将其分类为只有一个类的唯一元组，然后将最相似的元组归为一类，在不断重复这么一过程，最终实现数据集的聚类。
K-均值聚类算法是一种迭代的聚类算法，其基本方法是给定K，将数据点划分为K个聚类，使得这K个聚类的“平均度”最大。
K-medoids算法也是一种基于中心对象的聚类算法，它与K-均值算法不同之处在于，K-均值算法以所有数据点的中点作为聚类中心，而K-medoid算法则是以实际的数据点作为聚类中心。
谱聚类算法主要利用样本之间的相似性信息，把样本分到聚类中，聚类的效果比较好。
模糊聚类是一种灵活的聚类方法，主要是用来识别不同类别样本之间的模糊关系，以帮助分析研究者对数据集中的关系进行归类。
通过以上对聚类算法的介绍，可以发现，聚类算法有各种性质，各具特色，是一种站在宏观上综合考虑数据集中隐含性结构与关系的有效工具。
