数据挖掘中的聚类算法是一种重要的无监督学习方法，主体答案包括了1、K-均值聚类算法；2、层次聚类算法；3、密度基于的聚类算法，如DBSCAN；4、基于网格的聚类算法，如STING；5、基于模型的聚类算法，如高斯混合模型等。K-均值聚类通过迭代优化聚类中心，以最小化每个对象与其对应中心之间的距离；层次聚类创建一个多级的聚类树，将相似的对象放在同一个组内，并可以提供不同级别的聚类粒度；DBSCAN则根据密度连接的概念找到任意形状的聚类；STING通过逐层划分数据空间为网格单元来聚类；高斯混合模型假设数据点是由多个高斯分布混合形成的，利用概率模型来确定聚类。这些聚类算法各有特点，在处理不同类型的数据集时各显神通。
K-均值聚类算法是最常用也是最直观的聚类方法之一。该算法的核心在于选定K个初始中心，然后不断对每个点标定最近的聚类中心，聚集相应的点后再计算新的聚类中心。这个过程迭代进行，直到满足停止条件。该算法以其简单高效的特点在各种场景得到广泛应用，尽管它通常只能发现球状的聚类，并对异常值敏感。
层次聚类算法是另一个广为人知且广泛使用的聚类算法。与K-均值不同，它不需要事先指定聚类数目K，而是生成一个由层次结构组成的树形图，称作树状图（Dendrogram）。层次聚类可以是凝聚的（从下往上合并对象）或分裂的（从上往下分离对象）。凝聚层次聚类的优点在于可以探索数据在不同层次的聚类结构，但也相对算法复杂度较高。
基于网格的聚类算法，如STING（STatisticalINformationGrid）等，其主要思想是将整个数据空间划分为有限数量的单元，然后在这些网格结构上进行聚类。这类算法速度快，并适合处理大数据集。但它们受网格划分的质量影响较大，对于具有不同密度或尺度的数据聚类效果可能不理想。
基于模型的聚类算法，如高斯混合模型（GMM）等，它们假设数据是由多个概率分布混合而成，每个分布对应一个聚类。通过极大似然估计或者贝叶斯推理等方法来估计模型参数。基于模型的算法通常能够提供丰富的统计信息，对聚类形状和尺寸有着更好的处理能力，但计算复杂度通常较高，而且对于初始参数选择比较敏感。