聚类技术是一种 无监督学习方法，用于将数据集中的数据对象分组为由类似的对象组成的多个类或簇。聚类的目标是使得同一簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不同簇之间的数据对象的相似性尽可能小。
聚类技术的基本原理是通过分析数据中的内在结构和模式，将数据集划分为若干个簇。每个簇内的数据对象彼此相似，而不同簇之间的数据对象则具有高度差异性。
常见的聚类算法包括：
K均值聚类：
最广泛使用的划分聚类算法，通过某个距离函数将数据分入k个聚类中。
层次聚类：
依据层次架构将样本逐层进行聚合或分裂，形成聚类树状图。
DBSCAN：
基于密度的聚类算法，允许数据点同时属于多个集群，并分配一种相应的概率。
聚类技术在许多领域都有广泛应用，包括市场研究、图像处理、医学研究、基因表达数据分析等。通过聚类，数据科学家可以在没有先验标签的情况下，发现数据的自然结构，从而洞察数据之间的潜在关系。