将物理或抽象对象的集合分组称为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。高维聚类分析与传统聚类分析的最主要差别就是高维度。高维数据聚类是聚类技术的难点和重点。目前，聚类分析的研究集中在聚类方法的可伸缩性、对复杂形状和类型的数据进行聚类的有效性、高维聚类分析技术以及混合数据的聚类方法研究，其中，高维数据聚类是聚类分析的难题，也是涉及到聚类算法是否适用于很多领域的关键。而传统聚类算法对高维数据空间进行聚类时会遇到困难，为了解决这个问题，R．Agrawal首次提出了子空间聚类的概念 ，以解决高维数据的聚类问题。