본 연구에서 활용한 클러스터링은 비지도 학습에 해당하는 방법으로 전체를 몇 가지의 그룹 또는 군집으로 구분하는 분석방법이다. 클러스팅을 계층적 방법과 비계층적 방법으로 구분할 수 있다.
본 연구에서 활용한 클러스터링은 앞서 연구 방법론에서 상세하게 설명한 것처럼 기계 학습(machine learning) 방법론 가운데 입력된 관측 데이터(x)만을 학습하여 분석하는 비지도 학습(unsupervised learning)에 해당하는 방법으로, 다양한 관측치 간 거리 또는 유사성을 이용하여 전체를 몇 가지의 그룹 또는 군집으로 구분하는 분석방법이다. 클러스터링은 계층적(hierarchical) 방법과 비계층적(non-hierarchical) 방법으로 구분할 수 있는데, 전자의 경우는 한 번 병합된 개체는 다시 분리되지 않는 반면, 후자는 산포를 나타내는 여러 가지 측도를 이용하여 판정 기준을 최적화시키는 군집 방법으로, 한 번 분리된 개체 역시 반복적으로 시행하는 과정에서 재분류될 수 있다.