系统聚类分析可以解决哪一类问题（模糊聚类分析的一般步骤是什么）

主要用于解决实现不知道类别标签的样本集的分类问题。聚类其实也是实现分类的功能。聚类和分类的区别：分类是用知道类别标签的样本集去训练一个分类器，然后用该分类器对其他未知类别的样本进行归类，由于训练分类器用到了知道类别的样本，所以属于有导师学习；聚类是完全不知道各个样本的类别，按照一定的聚类度量准则直接进行聚类，所以属于无导师的学习。聚类可以用在图像处理、模式识别、客户信息分析、金融分析、医学分析等很多领域。用模糊聚类进行图像分割就是一个非常典型的应用。