Phân tích cụm (Cluster analysis) là một hoạt động thiết yếu của con người. Phân tích cụm được dùng để hình thành các nhóm hoặc cụm của các bản ghi giống nhau tùy thuộc trên các đo lường khác nhau được làm trên các bản ghi này. Ý tưởng thiết kế chính (key design) là xác định các cụm theo những cách có thể hữu ích cho mục đích của phân tích. Dữ liệu này đã được dùng trong nhiều lĩnh vực, như thiên văn học (astronomy), khảo cổ học (archaeology), y học (medicine), hóa học (chemistry), giáo dục (education), tâm lý học (psychology), ngôn ngữ học (linguistics), và xã hội học (sociology).
Phân tích cụm là một nhánh của thống kê (statistics) đã được nghiên cứu rộng rãi trong nhiều năm. Lợi ích của việc dùng kỹ thuật này là cấu trúc thú vị hoặc cụm có thể được khám phá trực tiếp từ dữ liệu mà không cần sử dụng bất kỳ kiến thức nền tảng nào, như phân cấp khái niệm (concept hierarchy).
Thuật toán phân cụm dùng trong thống kê, như PAM hoặc CLARA, được báo cáo là không hiệu quả từ quan điểm độ phức tạp tính toán (computational complexity). Theo quan tâm hiệu suất, một thuật toán mới gọi là CLARANS (Clustering Large Applications based upon Randomized Search) đã được phát triển cho phân tích cụm.
Một ứng dụng nổi tiếng của phân tích cụm trong marketing là phân đoạn thị trường (market segmentation) — người dùng được phân đoạn dựa trên dữ liệu nhân khẩu học (demographic) và lịch sử giao dịch (transaction history), và kỹ thuật marketing được điều chỉnh cho mỗi phân đoạn.
Một thuật ngữ khác là phân tích cấu trúc thị trường (market structure analysis) xác định các nhóm sản phẩm giống nhau theo các đo lường tương đồng cạnh tranh. Trong marketing và dự báo chính trị, phân cụm khu vực lân cận (neighborhoods) dùng mã bưu chính (postal zip codes) của Mỹ đã được dùng mạnh để gom nhóm khu vực lân cận theo lối sống (lifestyles).
Trong tài chính (finance), phân tích cụm có thể dùng cho tạo danh mục đầu tư cân bằng (balanced portfolios) — Cho trước dữ liệu về một số cơ hội đầu tư như cổ phiếu (stocks). Có thể khám phá cụm tùy thuộc trên biến hiệu suất tài chính bao gồm lợi nhuận (return) như hàng ngày, hàng tuần, hoặc hàng tháng, biến động (volatility), beta, v.v., bao gồm ngành và vốn hóa thị trường (market capitalization).
Có một hoạt động khác của phân tích cụm trong tài chính là phân tích thị trường (market analysis). Đối với một ngành cho trước, có hứng thú tìm nhóm các công ty giống nhau dựa trên các đo lường như tỷ lệ tăng trưởng (growth rate), khả năng sinh lợi (profitability), quy mô ngành (industry size), phạm vi sản phẩm (product range), và hiện diện trong nhiều thị trường quốc tế. Các nhóm này sau đó có thể được phân tích để học cấu trúc thị trường và quyết định, ví dụ, ai là đối thủ cạnh tranh.
Phân tích cụm có thể được dùng cho lượng lớn dữ liệu. Ví dụ, công cụ tìm kiếm Internet (Internet search engines) dùng phương pháp phân cụm để gom cụm các truy vấn mà người dùng gửi. Những cái này sau đó có thể được dùng để phát triển thuật toán tìm kiếm.
Nói chung, dữ liệu cơ bản dùng để phân cụm là bảng đo lường trên nhiều biến số, nơi mỗi cột xác định một biến và một hàng xác định một bản ghi. Mục tiêu là hình thành các nhóm dữ liệu sao cho các bản ghi giống nhau ở cùng nhóm. Số lượng cụm có thể được xác định trước (pre-specified) hoặc quyết định từ dữ liệu.