它通过计算数据点之间的相似性来确定数据点的聚类。
聚类分析法被广泛用于数据挖掘、模式识别和统计数据分析中。
在聚类分析中，数据点被表示为特征向量，并根据它们之间的相似性进行分组。
相似性常常通过计算数据点之间的距离或相似度来衡量。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
聚类分析法的应用非常广泛。
例如，在市场营销中，聚类分析可以帮助将顾客分为不同的群体，以便制定更精准的市场策略。
在医学领域，聚类分析可以用于将病人分为不同的类型，以便进行个性化的治疗。
此外，聚类分析还可以用于图像分割、文本分类和社交网络分析等领域。
总而言之，聚类分析法是一种强大的数据分析工具，可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构，从而为决策提供可靠的支持。