把模糊數學方法引入聚類分析即產生了模糊聚類分析方法。模糊聚類分析方法大致可分為兩種：一是基於模糊關係上的模糊聚類法．並稱為系統聚類分析法。另一種稱為非系統聚類法，它是先把樣品粗略地分一下，然後按其最優原則進行分類，經過多次迭代直到分類比較合理為止，這種方法也稱為逐步聚類法。我們通常講的模糊聚類分析是指將模糊數學的原理應用到系統聚類分析的方法。模糊聚類分析的步驟：(1)確定聚類單元全集U；(2)確定聚類準則和聚類因子；(3)根據聚類準則及因子進行數據的調查與整理；(4)將統計數據進行元量綱處理．稱為正規化。
模糊聚類法的產生：將模糊數學理論應用於聚類分析
模糊聚類分析的基本過程：
（1）計算樣本或變數間的相似係數，建立模糊相似矩陣；
（2）利用模糊運算對相似矩陣進行一系列的合成改造，生成模糊等價矩陣；
（3）最後根據不同的截取水平λ對模糊等價矩陣進行截取分類
模糊聚類分析的步驟：
（1）建立模糊
相似矩陣R=(sij)n×n ，其中sij為相似係數，其定義可以有多種形式：夾角餘弦，
相關係數或距離
（2）創建模糊等價矩陣R*
（3）選取截取水平λ(0<λ<1)，對樣本進行模糊聚類
