L’analyse de clusters ou analyse de partitionnement de données, est une technique de classification automatique non supervisée ayant pour objectif de définir des groupes d’individus relativement homogènes (i.e. les individus appartenant à un même groupe partagent des caractéristiques communes, minimisation de l’inertie intra-classe) tout en ayant des différences entre chaque groupe les plus marquées possible (maximisation de l’inertie inter-classe). Ces similarités ou dissimilarités se définissent par le biais de mesures et classes de distance entre individus.
Cette méthode est souvent utilisée pour la segmentation des consommateurs et le positionnement de marque.