클러스터링 분석의 계층적 방법은 가까운 개체를 차례대로 묶거나 멀리 떨어진 개체를 차례대로 분리해 가는 방법으로 한 번 병합된 개체는 다시 분리되지 않는다. 비계층적 방법은 한 번 분리된 개체도 반복적으로 시행하는 과정에서 재분류될 수 있다.
이러한 클러스터링 분석은 기계학습(machine learning) 방법론 가운데 입력된 관측 데이터(x)만을 학습하여 분석하는 비지도 학습(unsupervised learning)에 해당하는 방법으로, 다양한 관측치 간의 거리 또는 유사성을 이용하여 전체를 몇 가지의 그룹 또는 군집으로 나누는 분석방법이다. 전체를 몇 개의 군집으로 나누는 방법에는 계층적(hierarchical) 방법과 비계층적(non-hierarchical) 방법이 있는데, 계층적 방법은 가까운 개체를 차례대로 묶거나 멀리 떨어진 개체를 차례대로 분리해 가는 군집 방법으로서, 한 번 병합된 개체는 다시 분리되지 않는 것이 특징이다. 반면에, 비계층적 방법은 산포를 나타내는 여러 가지 측도를 이용하여 판정 기준을 최적화시키는 군집 방법으로, 한 번 분리된 개체들 역시 반복적으로 시행하는 과정에서 재분류될 수 있다. 비계층적 방법 중에 모수적(parametric) 방법은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model(GMM))을, 비모수적(non-parametric) 방법은 k-means 방법을 예로 들 수 있다.