聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。
聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。主要的聚类算法可以划分为如下几类：
- 划分方法
- 层次方法
- 基于密度的方法
- 基于网格的方法
- 基于模型的方法
四种常用聚类算法研究
- k-means聚类算法
- 层次聚类算法
- SOM聚类算法
- FCM聚类算法
来源：CSDN
作者：panda爱学习
链接：https://blog.csdn.net/NXHYD/article/details/104672919