1樓：
這屬於多元統計裡面的一種常用方法，一般教材排在判別分析之後。主要內容就是在樣本分類未知（個數核結構）的情況下，根據樣本之間的相似性等將樣本分類的過程。
比如，根據乙個班級學生的各科學習成績進行聚類分析，一層層的聚類，就可以將學生分成幾類（具體幾類在結果出來前是不可預知的），比如，好，壞，中（這只是經驗上的一種，肯定還有很多個其他分法的）等等。
其實只需要知道這是一種對樣本做分類的方法就可以了。
2樓：Eagle
分類:收集某一類的東西的共有特徵，找出區分度大的特徵，用這些特徵去對要分類的東西分類。
比如你通過觀察發現，上自習多的人考試考得好的多，不上自習的人考試考得好的少，那麼這就可以作為你判斷乙個人考試不會考的好的乙個特徵，當然特徵之間的關係和特徵對結果的影響程度都是很好玩的問題。
聚類:定義一種距離度量的方法，表示兩個東西的相似程度，然後將類內相似度高且類間相似度不高的東西放在乙個類中。
最簡單的例子就是物以類聚，人以群分了，你和你的朋友們的相似程度，很可能就大於你和這世界上其他人的相似程度。
3樓：孫文亮
簡單來說，就是物以類聚，人以群分。
參見下面文章《探索推薦引擎內部的秘密，第 3 部分: 深入推薦引擎相關演算法 - 聚類》：
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