模糊聚类分析是一种基于模糊数学原理的聚类分析方法，通过构造模糊矩阵和计算隶属度对样本进行定量分类，遵循“最小化类间相似性，最大化类内相似性”原则 。其突破了传统聚类边界清晰的限制，利用[0,1]区间值描述元素隶属度，适用于类间边界模糊的数据集 。
该方法包含系统聚类法与逐步聚类法：系统聚类法基于模糊等价关系，通过传递闭包矩阵迭代不同置信水平λ实现动态分类；逐步聚类法通过优化模糊划分矩阵使样本与聚类中心距离平方和最小 。核心流程涵盖数据标准化处理、模糊相似矩阵构造（相似系数法/距离法/主观评定法）及传递闭包法分类 。
模糊聚类分析起源于模糊数学理论，被引入聚类分析领域 。其广泛应用于气象预报、地质勘探、生物特征分类、用户行为分析及证券投资风险评估等场景，通过隶属度量化反映现实世界的模糊分类需求 。
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