这种方法的典型应用有很多，在市场调研、社交网络分析、基因研究等领域都有广泛应用。
举个例子来说明聚类分析法的典型应用：在市场调研中，研究人员可以通过对消费者的购买行为进行聚类分析，将具有相似购买偏好的消费者分为一类，从而得到不同类别消费者的特征和需求。
这样可以帮助企业了解不同消费者群体的偏好，进而制定精准的营销策略和产品定位。
聚类分析法的工作原理是基于数学模型和计算算法的，它将一组未知样本划分为不同的类别，使得每个类别内的样本相似度最高，不同类别间的相似度最低。
在实际应用中，聚类分析方法可以根据样本的属性和相似性度量来构建合适的数学模型，然后通过计算算法对样本进行聚类。
不同的聚类分析算法有不同的特点和适用情况，例如K-means是一种常用的聚类算法，它适用于样本量大、属性数目少的数据集。
而DBSCAN则适用于样本分布不规则、噪声较多的情况下。
通过选择合适的聚类算法，并根据具体的应用领域和数据特点进行参数调整和模型优化，可以得到准确可靠的聚类结果。
总之，聚类分析法是一种重要的数据分析方法，它在各个领域的应用十分广泛。
通过对数据进行聚类，可以了解样本的特征和相似性，为决策提供参考依据，并帮助发现隐藏在数据中的规律和趋势。