聚类分析（Clustering Analysis）是一种机器学习技术，通常被用来对大量数据进行非监督学习，将对象分类归类到不同的类（Clusters）中。它可以帮助我们发现相似的点、分类以及理解数据的潜在结构。它有许多应用领域，如文本分析、生物信息学和图像处理。
常见的聚类分析算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类和基于密度的聚类，这些算法都有其独特的特点和应用领域，需要确定选择哪一种取决于所学习的应用的设置。
K-means聚类是最常用的聚类算法，它可以将数据集分割成k个具有相似特征的类别。K-means聚类通过最小化每个类中的点与类的质心的距离来定义类，这件事被称为最小化误差方差。K-means聚类常用于文本挖掘、客户细分、金融分析、市场营销和图像分类等领域。
层次聚类通过一颗树状结构（常被称为“聚类树”）将数据集进行划分，这种算法可以定义每个类，可以根据要求有效率地找到最接近的数据点与类。它可以用于文件分类、客户细分和图像分割等任务。
DBSCAN聚类是一种流行的密度聚类算法，它用密度和距离来划分数据簇，使得连续的点形成一个簇，而不相连的点将无法形成簇。DBSCAN聚类可以用于文本挖掘、社交网络分析、客户细分、自然语言处理等任务。
总的来说，聚类分析算法有助于通过某种聚类策略发现数据集中的结构，它有许多实际应用，可以用K-means、层次聚类和DBSCAN等算法进行聚类分析。
