En estadística, el análisis de cluster o conglomerados es un método de análisis de datos multivariado en el que los individuos o unidades se ubican en subgrupos distintos en función de su gran similitud con respecto a atributos específicos. Por ejemplo, se podría utilizar el análisis de conglomerados para formar grupos de niños individuales en función de sus niveles de ansiedad, agresión, delincuencia y dificultades cognitivas para identificar tipologías útiles que podrían aumentar la comprensión de los trastornos mentales concurrentes y conducir a tratamientos apropiados para individuos específicos. Existen varias formas diferentes de análisis de conglomerados, incluidos el Agrupamiento jerárquico (HIERARCHICAL CLUSTERING), el Agrupamiento de medias K (K-MEANS CLUSTERING) y el Análisis de clases latentes (LATENT CLASS ANALYSIS), y cada uno de ellos es apropiado para su uso con diferentes tipos de datos. Los resultados de un análisis de conglomerados a menudo se presentan en un DENDROGRAMA. También llamado agrupamiento (clustering) (Zedeck et al., 2013).