クラスタリング（clustering）は、データを似た特徴を持つグループに分割するための手法です。クラスタリングは、データの内部のパターンや類似性を抽出するために広く使用されます。

クラスタリングでは、与えられたデータセットを類似した特徴を持つグループ（クラスタ）に分けることを目指します。各クラスタ内のデータポイントは互いに似ている特徴を共有し、他のクラスタとは異なる特徴を持つことがあります。クラスタリングは、データの構造やパターンの理解、データの可視化、グループ間の関係の発見などに役立ちます。

クラスタリング手法にはいくつかの種類があります。代表的な手法としては、k-meansクラスタリング、階層的クラスタリング、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）などがあります。これらの手法は、異なるアルゴリズムとアプローチを使用してデータをクラスタリングします。

クラスタリングは、機械学習、データマイニング、パターン認識などの分野で幅広く応用されています。例えば、市場セグメンテーション、顧客クラスタリング、画像解析、生物学的データ解析などに利用されます。クラスタリングを使用することで、データセットの構造や特徴を理解し、意味のある情報を抽出することができます。