Clustering, hay phân nhóm, là kỹ thuật quan trọng trong học máy không cần nhãn, giúp nhóm các đối tượng tương tự nhau trong một tập dữ liệu. Với nhiều phương pháp khác nhau như k-means, hierarchical clustering và DBSCAN, clustering cung cấp các cách tiếp cận đa dạng nhằm phát hiện cấu trúc ngầm của dữ liệu. Bài viết này sẽ cung cấp kiến thức sâu rộng và ứng dụng của clustering trong thực tế.