聚类分析是机器学习和数据挖掘中一项常用分析方法，在最近几年受到了越来越多的关注。基本上，聚类分析的目的是根据数据的某些特征对数据组进行划分，以形成聚类。
在聚类分析中，有大量的划分算法可供选择，包括基于层次的聚类、聚类中心的聚类，以及基于密度的聚类算法。这些算法的原理和使用都是不同的，有效地实现聚类划分的紧凑性和精确性很重要。
基于层次的聚类是连续分组的聚类，其算法思路是，将数据按照一定的规则不断分组，最终得到数据集的连续等级划分情况。基于聚类中的的算法的思想则是，根据每个类别的聚类中心，将数据点归类到最近的聚类中心，最终得到固定的分组结果。而基于密度的聚类算法则是，检测数据集中密度超过某个阈值的连通域，从而将数据集划分为不同的组。
根据不同的算法选择，最终的划分后组织结果也不同。在进行聚类分析时，要从数据本身、业务场景、划分细节等方面出发，选择最合适的划分算法，来有效地进行聚类分析，以达到更加准确的结果。
