數據準備：準備需要進行聚類分析的數據集。
數據預處理：包括數據清洗、數據轉換、數據標準化等操作，以確保數據質量和一致性。
選擇聚類方法：根據數據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。
設定聚類數量：確定聚類的數量，通常需要進行多次試驗和評估以找到最優的聚類數量。
進行聚類分析：利用選定的聚類方法對數據集進行聚類分析，將數據點劃分到不同的類別中。
結果評估：評估聚類結果的質量和準確性，常用的評估指標包括輪廓系數、Davies-Bouldin指數等。
結果解釋與應用：根據聚類結果進行數據解釋和分析，以支持決策和應用。
