กระบวนการรวม physical หรือ abstract objects เป็น classes ของ objects ที่คล้ายกัน เรียกว่า clustering Cluster คือเซตของ data objects ที่คล้ายกันภายใน cluster เดียวกัน และแตกต่างจาก objects ใน clusters อื่น Cluster ของ data objects สามารถมองเป็นหนึ่งกลุ่มรวมในหลาย applications Cluster analysis เป็นกิจกรรมมนุษย์ที่สำคัญ
Cluster analysis ใช้สร้าง groups ของ records ที่คล้ายกัน ตาม measures ต่างๆ วัตถุประสงค์คือกำหนด clusters ให้มีประโยชน์ ใช้ในหลายสาขา: ดาราศาสตร์ โ古รูปศาสตรา การแพทย์ เคมี การศึกษา จิตวิทยา ภาษาศาสตร์ สังคมวิทยา
มีตัวอย่างการใช้ clustering ดังนี้ −
Biology (ชีววิทยา) − นักชีววิทยาใช้หลายปีสร้าง taxonomy (การจัดประเภทลำดับชั้น) ของสิ่งมีชีวิต: kingdom, phylum, class, order, family, genus, species งาน cluster analysis 早期 พยายามสร้าง numerical taxonomy ที่ค้นพบโครงสร้างการจัดประเภทได้ อีกทั้งใช้ clustering วิเคราะห์ genetic data ปริมาณมาก เช่น หา gene groups ที่มี functions เหมือนกัน
Information Retrieval (การดึงข้อมูลสารสนเทศ) − World Wide Web มี web pages พันล้าน query ให้ search engine อาจคืน millions ของ pages Clustering ใช้จัดกลุ่ม search results เป็น clusters น้อยๆ แต่ละ cluster แทน aspect เฉพาะของ query ตัวอย่าง query "movie" คืน pages แบ่ง categories: reviews, trailers, stars, theaters แต่ละ cluster แยก subcategories (subclusters) สร้าง hierarchical structure ช่วย user explore ผลลัพธ์
Climate (สภาพอากาศ) − ศึกษา climate ของโลก ต้องหา patterns ใน atmosphere และ ocean Cluster analysis ใช้หา patterns ใน atmospheric pressure ของ polar regions และพื้นที่ทะเลที่มีผลต่อ climate บนบก
Psychology and Medicine (จิตวิทยาและการแพทย์) − โรค/ภาวะ มักมีหลาย variations Cluster study ใช้ระบุ subcategories เหล่านี้ เช่น ใช้ clustering ระบุประเภท depression หลายแบบ Cluster analysis ใช้ระบุ patterns ใน spatial/temporal distribution ของโรค
Business (ธุรกิจ) − ธุรกิจรวบรวมข้อมูลลูกค้าปัจจุบันและทiềmนักมาก ใช้ segment ลูกค้าเป็นกลุ่มเล็กๆ สำหรับการวิเคราะห์และ marketing เพิ่มเติม
