聚类分析是在数据分析中的一项广泛使用的工具，能够完成非监督机器学习，主要用于数据的分类和预测。它的主要作用是，通过观察数据中的关系和聚类的技术，以确定哪些变量与哪些元素最相关，以及它们应该被分类成几个群体。聚类分析能够有效地运用大量数据来构建模型，并挖掘出潜在的因素，这些因素可能对结果有关键作用，这是数据分析师们重新发现更多信息和情况所不可或缺的工具。
不只如此，聚类分析还为复杂项目带来了许多帮助。例如，如果摒弃了一个习惯性的购物客户，那么组织就需要确定此客户通常具有哪些行为的模式。因此采用聚类分析好让组织对客户群体进行分析，找出具有相似特征和需求的客户，即可为营销策略提供更详细的变量特征。使用聚类分析可以使组织做出更有效的决策，节省时间和金钱，并确保更有效的结果。
另外，聚类分析也用于治疗相关的药物，显示病人之间拥有相同的组合特征或对疾病表现出低耐受度的病人。聚类分析也可以帮助分析师发现哪些病人最可能从多种特定药物中受益，分析出特定治疗组合。
总之，聚类分析在数据分析中发挥着重要作用。它能够提供数据可视化、非监督机器学习，以及支持企业做出有效决策的能力。它还可以挖掘出潜在的因素，对定义数据分析和治疗组合都具有重要意义。
