把模糊数学方法引入聚类分析即产生了模糊聚类分析方法。模糊聚类分析方法大致可分为两种：一是基于模糊关系上的模糊聚类法．并称为系统聚类分析法。另一种称为非系统聚类法，它是先把样品粗略地分一下，然后按其最优原则进行分类，经过多次迭代直到分类比较合理为止，这种方法也称为逐步聚类法。我们通常讲的模糊聚类分析是指将模糊数学的原理应用到系统聚类分析的方法。模糊聚类分析的步骤：(1)确定聚类单元全集U；(2)确定聚类准则和聚类因子；(3)根据聚类准则及因子进行数据的调查与整理；(4)将统计数据进行元量纲处理．称为正规化。
概括介绍
模糊聚类法的产生：将模糊数学理论应用于聚类分析
模糊聚类分析的基本过程：
（1）计算样本或变量间的相似系数，建立模糊相似矩阵；
（2）利用模糊运算对相似矩阵进行一系列的合成改造，生成模糊等价矩阵；
（3）最后根据不同的截取水平λ对模糊等价矩阵进行截取分类
模糊聚类分析的步骤：
（1）建立模糊相似矩阵R=(sij)n×n ，其中sij为相似系数，其定义可以有多种形式：夹角余弦，相关系数或距离
（2）创建模糊等价矩阵R*
（3）选取截取水平λ(0\u003cλ\u003c1)，对样本进行模糊聚类