数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，而聚类算法是其核心方法之一。聚类通过将数据对象根据相似性分组形成不同的簇，使得同一簇内的对象相似度高，而不同簇的对象相异度大。深入探讨了四种常见的聚类算法：K-means、自组织映射（SOM）、主成分分析（PCA）和层次聚类（HC）。K-means通过迭代寻找数据点的中心来实现聚类；SOM通过竞争学习形成有序的二维“地图”；PCA通过线性变换降低数据维度；HC通过构建树形结构表示数据点间的相似性。每种算法都有其独特的适用场景和局限性。