随着计算机和信息技术的飞速发展，数据库及其应用不断膨胀，信息采集和处理技术不断更新。当今世界已经处于信息爆炸时代，在这海量数据中如何有效地获取所需的信息和数据成为当今学者们的研究难点和关键。聚类分析作为无监督机器学习方法，已成为模式识别与数据挖掘的重要研究领域，并且广泛应用于统计分析、医疗卫生、生物信息处理、图像处理、社会科学等众多领域。聚类分析根据数据的表达式或结构特征把给定数据分到不同的类簇，使同类的数据具有最大程度的相似性，非同类数据具有最大的相异性。本书主要研究并发现了一些聚类算法的不足之处并提出了相应的改善策略。