将一群物理对象或者抽象对象的划分成相似的对象类的过程。其中类簇是数据对象的集合，在类簇中所有的对象都彼此相似，而类簇与类簇之间的对象是彼此相异。聚类除了可以用于数据分割（data segmentation）,也可以用于离群点检测（outlier detection）,所谓的离群点指的是与“普通”点相对应的“异常”点，而这些“异常”点往往值的注意。
很多人在学习聚类之初，容易将聚类和分类搞混淆。其实聚类属于无监督学习范畴（unsupervised learning），也可称作观察式学习过程，与分类不同，聚类并不依赖已有既定的先验知识。举个例子，我们成年后，很清楚世界是由男人和女人组成的，所以我们在建厕所的时候，会把厕所分为男厕所和女厕所，这就是“分类”；而当我们刚生下来，我们并不知道什么是男人，什么是女人，通过后天对生活的观察，我们发现有一类人他们有胡子，而有一类人她们头发比较长（当然，我的这个举例已经显然不符合当今世界的发展了，你们明白就行），于是我们就把有胡子的人分为一类人，把长头发的分为另一类人，然后“研究”发现，原来有胡子的叫男人，有长头发的叫女人，这个过程就是“聚类”。
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