百度百科的解释： 什么是聚类分析？
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
1. 聚类是数据挖掘和计算的基本任务，是将大量数据集中具有“相似”特征的数据点或样本划分为一个类别。
2. 聚类分析的基本思想:"物以类聚、人以群分"。因此大量的数据集中必然存在相似的数据样本，基于这个假设就可以将数据区分出来，并发现不同类的特征。
3. 聚类常用于数据探索或挖掘前期，在没有做先验经验的背景下做的探索性分析，也适用于样本量较大情况下的数据预处理工作。
4. 例如针对企业整体的用户特征，在未得到相关知识或经验之前先根据数据本身特点进行用户分群，然后针对不同群体做进一步分析；例如对连续数据做离散化，便于后续做分类分析应用。
5. 常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计学、模型等类型的算法，典型算法包括K均值（经典的聚类算法）、DBSCAN、两步聚类、BIRCH、谱聚类等。
6. 聚类分析能解决的问题包括：数据集可以分为几类、每个类别有多少样本量、不同类别中各个变量的强弱关系如何、不同类别的典型特征是什么等；除了划分类别外，聚类还能用于基于类别划分的其他应用，例如图片压缩等。但是，聚类无法提供明确的行动指向，聚类结果更多是为后期挖掘和分析工作提供预处理和参考，无法回答“为什么”和“怎么办”的问题，更无法为用户提供明确的解决问题的规则和条件（例如决策树条件或关联规则）。因此，聚类分析无法真正解决问题。
具体的内容可以在CSDN上查到详细的聚类分析，
