भौतिक या अमूर्त ऑब्जेक्ट्स के एक सेट को समान ऑब्जेक्ट्स की कक्षाओं में संयोजित करने की प्रक्रिया को क्लस्टरिंग के रूप में जाना जाता है। एक क्लस्टर डेटा ऑब्जेक्ट्स का एक सेट है जो एक ही क्लस्टर के भीतर एक-दूसरे के समान हैं और अन्य क्लस्टर्स में ऑब्जेक्ट्स से भिन्न हैं। कई अनुप्रयोगों में डेटा ऑब्जेक्ट्स के एक क्लस्टर को सामूहिक रूप से एक समूह के रूप में माना जा सकता है। क्लस्टर विश्लेषण एक आवश्यक मानवीय गतिविधि है।
क्लस्टर विश्लेषण का उपयोग इन रिकॉर्ड्स पर किए गए विभिन्न मापों के आधार पर समान रिकॉर्ड्स के समूह या क्लस्टर्स बनाने के लिए किया जाता है। मुख्य डिज़ाइन उन तरीकों से क्लस्टर्स को परिभाषित करना है जो विश्लेषण के उद्देश्य के लिए उपयोगी हो सकते हैं। इस डेटा का उपयोग खगोल विज्ञान, पुरातत्व, चिकित्सा, रसायन विज्ञान, शिक्षा, मनोविज्ञान, भाषा विज्ञान, और समाजशास्त्र जैसे कई क्षेत्रों में किया गया है।
क्लस्टरिंग के कुछ उदाहरण निम्नलिखित हैं:
जीव विज्ञान - जीवविज्ञानियों ने सभी जीवित चीजों जैसे किंगडम, फाइलम, क्लास, सीरीज, परिवार, जीनस, और प्रजातियों की एक टैक्सोनॉमी (एक हायरार्किकल वर्गीकरण) बनाने में कई वर्ष बिताए हैं। इसलिए, यह आश्चर्य की बात नहीं है कि क्लस्टर विश्लेषण में कुछ प्रारंभिक कार्य ने संख्यात्मक टैक्सोनॉमी का एक अनुशासन बनाने की मांग की जो ऐसी वर्गीकरण संरचनाओं को ढूंढ सके।
इसके अलावा, जीवविज्ञानियों ने क्लस्टरिंग का उपयोग सुलभ भारी मात्रा में आनुवंशिक डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया है। उदाहरण के लिए, क्लस्टरिंग का उपयोग उन जीन समूहों को खोजने के लिए किया गया है जिनके समान कार्य हैं।
सूचना पुनर्प्राप्ति - वर्ल्ड वाइड वेब में अरबों वेब पेज शामिल हैं, और एक खोज इंजन को क्वेरी के परिणाम लाखों पेजों को पुनर्स्थापित कर सकते हैं। क्लस्टरिंग का उपयोग इन खोज परिणामों को कुछ क्लस्टर्स में समूहित करने के लिए किया जा सकता है, जिनमें से प्रत्येक क्वेरी के एक विशिष्ट पहलू को लेता है।
उदाहरण के लिए, "मूवी" की क्वेरी वेब पेजों को पुनर्स्थापित कर सकती है जिन्हें श्रेणियों में जोड़ा गया है जिसमें समीक्षाएं, ट्रेलर, सितारे, और थिएटर शामिल हैं। प्रत्येक क्लस्टर को उपश्रेणियों (सबक्लस्टर्स) में विभाजित किया जा सकता है, जिससे एक हायरार्किकल संरचना बनती है जो क्वेरी परिणामों के उपयोगकर्ता के विश्लेषण का समर्थन करती है।
जलवायु - पृथ्वी की जलवायु सीखने के लिए वायुमंडल और महासागर में पैटर्न खोजने की आवश्यकता होती है। क्लस्टर विश्लेषण का उपयोग ध्रुवीय क्षेत्रों के वायुमंडलीय दबाव में पैटर्न और महासागर के उन क्षेत्रों को खोजने के लिए किया गया है जिनका भूमि जलवायु पर आवश्यक प्रभाव पड़ता है।
मनोविज्ञान और चिकित्सा - एक बीमारी या स्थिति में अक्सर कई बदलाव होते हैं, और क्लस्टर अध्ययन का उपयोग इन कई उपश्रेणियों को पहचानने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, क्लस्टरिंग का उपयोग अवसाद के कई प्रकारों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। क्लस्टर विश्लेषण का उपयोग किसी बीमारी के स्थानिक या अस्थायी आवंटन में पैटर्न की पहचान करने के लिए भी किया जाता है।
व्यवसाय - व्यवसाय वर्तमान और संभावित उपयोगकर्ताओं पर भारी मात्रा में डेटा एकत्र करते हैं। इसका उपयोग आमतौर पर उपयोगकर्ताओं को आगे के विश्लेषण और मार्केटिंग घटनाओं के लिए टीमों की एक छोटी संख्या में विभाजित करने के लिए किया जाता है।
