数据准备：准备需要进行聚类分析的数据集。
数据预处理：包括数据清洗、数据转换、数据标准化等操作，以确保数据质量和一致性。
选择聚类方法：根据数据特点和分析目的选择合适的聚类方法，常见的方法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
设定聚类数量：确定聚类的数量，通常需要进行多次试验和评估以找到最优的聚类数量。
进行聚类分析：利用选定的聚类方法对数据集进行聚类分析，将数据点划分到不同的类别中。
结果评估：评估聚类结果的质量和准确性，常用的评估指标包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数等。
结果解释与应用：根据聚类结果进行数据解释和分析，以支持决策和应用。