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O clustering ou análise de agrupamento de dados é o conjunto de técnicas de prospecção de dados (data mining) que visa a fazer agrupamentos automáticos de dados segundo o seu grau de semelhança. O critério de semelhança faz parte da definição do problema e, dependendo, do algoritmo. A cada conjunto de dados resultante do processo dá-se o nome de grupo, aglomerado ou agrupamento (cluster).
O procedimento de agrupamento (clustering) também pode ser aplicado a bases de texto utilizando algoritmos de prospeção de texto (text mining), onde o algoritmo procura agrupar textos que falem sobre o mesmo assunto e separar textos de conteúdo diferentes.
Normalmente o usuário do sistema deve escolher a priori o número de grupos a serem detectados. Alguns algoritmos mais sofisticados pedem apenas o número mínimo, outros tem a capacidade de subdividir um grupo em dois.
Os tipos de algoritmos de agrupamento de dados mais comuns são: os particionais e os hierárquicos.