聚类分析是一类数据挖掘技术，它是应用机器学习或统计模型，来发掘大量数据中的模式，以帮助发现相似的对象或值分组。由于它可以在没有监督学习或准确标记的数据集上实现，因此在学习空间变化和新事物及其类别时特别有效。
聚类分析提供了一系列算法来实现它的目标，其中最常用的有：K均值聚类，层次聚类，密度聚类和基于模型的聚类。
K均值聚类算法将数据集分成若干个子集，它主要通过计算欧氏距离来实现。 在这种聚类方法中，用户的输入需要指定每个聚类中的点的数量。
层次聚类算法以树状图的形式来构建数据组，可以划分出一系列子集。该算法比其他算法具有更大的灵活性，通过使用层次聚类，可以实现不同层次的抽象。
密度聚类有助于找到数据集中由许多点组成的密集区域。此类算法假定簇中的点比簇边界处的点更为密集，这意味着可以检测出面前数据中的未知分组。
基于模型的聚类算法通过生成一个模型，来识别模式形状和类型，通过使用假设，通过数据集匹配模型，可以有效地分类数据点。
总之，在聚类分析中，K均值聚类，层次聚类，密度聚类和基于模型的聚类是最常用的算法，他们完全不同，而且能够应用于多种场景，实现精确的目标。
