聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内对象相互之间是相似的（相关的），而不同组之间的对象是不同的（不相关的）。组间的相似（同性质）越大，组建的差异越大，聚类就越好。
不同的簇类型如下（也是聚类算法的依据）：
主要注意根据距离和密度的聚类。
常见的聚类算法包括K均值、凝聚的层次聚类、DBSCAN。
K均值先假设集合有K个簇，开始时随机放置K个质心，将待分类数值归于离它最近的质心，然后不断移动质心，最后使得误差最小。K均值计算过程如下：
由于K均值的质心开始时是随机放置的，所以结果有一定的随机性，可能不是全局最优，所以要多次尝试然后选择最优解。还有其他方法来减少随机性（例如二分K均值）。
K均值的有点事计算量小，理解简单，缺点是对于非球星、不同密度的簇聚类效果不好。
凝聚层次聚类
凝聚层次聚类可以分为凝聚和分裂两种过程，他们互为逆过程。
凝聚聚类开始将每个个体当做一个簇，每次操作将距离最近的两个簇合并为一个簇，只到集合只剩一个簇。
DBCAN
DBSCAN是一个根据密度的聚类算法。
DBSCAN首先确定有限半径，然后划分核心点、边缘点和噪音点：
DBSCAN的算法可以描述为：
DBSCAN是有效的根据密度的聚类算法，能够有效划分任意形状和大小的簇。缺点是有效半径需要估算，对于簇密度变化太大以及高维数据，簇密度较困难。