數(shù)據(jù)準備：準備需要進行聚類分析的數(shù)據(jù)集。
數(shù)據(jù)預處理：包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)標準化等操作，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。
選擇聚類方法：根據(jù)數(shù)據(jù)特點和分析目的選擇合適的聚類方法，常見的方法包括K均值聚類、層次聚類、DBSCAN等。
設定聚類數(shù)量：確定聚類的數(shù)量，通常需要進行多次試驗和評估以找到最優(yōu)的聚類數(shù)量。
進行聚類分析：利用選定的聚類方法對數(shù)據(jù)集進行聚類分析，將數(shù)據(jù)點劃分到不同的類別中。
結果評估：評估聚類結果的質(zhì)量和準確性，常用的評估指標包括輪廓系數(shù)、Davies-Bouldin指數(shù)等。
結果解釋與應用：根據(jù)聚類結果進行數(shù)據(jù)解釋和分析，以支持決策和應用。
