聚类（Clustering）是一种无监督学习算法，其主要目的是将一个数据集按照某个特定标准（如距离）分割成不同的类或簇。聚类的目标是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。
聚类分析是一种统计分析方法，用于将数据对象按照特征进行分类。它通过识别和划分具有相似特征的数据点来组织数据点，而无需预先定义的类别标签。聚类算法广泛应用于市场细分、社交网络分析、图像分割、推荐系统等领域。
聚类算法可以分为多种类型，包括基于相似性的聚类、基于特征的聚类、分层聚类、密度聚类等。每种算法都有其特定的应用场景和优缺点。
聚类是一种强大的数据分析工具，能够帮助我们在数据中发现潜在的模式、结构和关系，从而更好地理解和利用数据
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