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聚类是将模式(观测,数据项或特征向量)无监督地分类为组(集群)的方法。在许多情况下,许多学科的研究人员都解决了聚类问题。这反映了它作为探索性数据分析步骤之一的广泛吸引力和实用性。但是,聚类组合起来是一个难题,并且不同社区中假设和上下文的差异使得有用的通用概念和方法的转移缓慢发生。本文从统计模式识别的角度概述了模式聚类方法, 目的是为集群从业者广泛的社区提供有用的建议和参考基本概念。我们提出了聚类技术的分类法,并确定了跨领域的主题和最新进展。我们还将描述聚类算法的一些重要应用,例如图像分割,对象识别和信息检索。