本书是作者基于其多年的科研经验而撰写的聚类分析专著。 全书从基础知识和实际应用两方面系统地介绍了聚类分析方法。 基础知识部分阐述了聚类分析基本过程、数据预处理、相似度计算、验证指标、常见聚类方法原理和特点，并给出了应用实例和程序供读者参考。 应用部分则针对高维数据非监督学习问题，分别以心电识别、脑电识别、行为识别以及智能材料识别等实际应用为例，阐述了面向高维、多元、具有复杂特征的数据，如何结合张量、智能优化方法、信息熵等其他领域知识进行聚类方法的创新。

本书可以作为信息类专业本科生、研究生的教材，也可以作为模式识别和机器学习领域科研人员和工程人员的学习参考书。