クラスタリング（Clustering）は、画像処理においてデータを似た特徴を持つグループに分類する手法です。クラスタリングは、データ内のパターンや構造を発見し、データを自然なグループに分けるために使用されます。

クラスタリングでは、入力データセット内の各データポイントを特定のグループ（クラスタ）に割り当てます。グループ内のデータポイントは、お互いに似ている特徴を持ち、異なるグループ間のデータポイントは特徴的に異なる特徴を持つとされます。クラスタリングは、教師なし学習の一種であり、データ内のパターンを自動的に発見するため、事前のクラス情報やラベルは必要ありません。

画像処理のクラスタリングでは、ピクセルの特徴を考慮して類似した領域やテクスチャを同じクラスタに割り当てることが目的とされます。クラスタリングアルゴリズムは、各データポイント間の距離や類似度を計算し、データポイントをクラスタに割り当てる基準を定義します。

代表的なクラスタリング手法としては、以下のようなものがあります：

1. k-meansクラスタリング: データポイントを予め指定されたクラスタ数(k)に分割する手法です。各クラスタは、データポイントの重心（平均）によって表されます。

2. 階層的クラスタリング: データポイントを階層的なツリー構造で表現する手法です。類似したデータポイントを結合してクラスタを形成し、クラスタをさらに結合して階層的なクラスタ構造を作成します。

3. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）: 密度に基づいてデータポイントをクラスタリングする手法です。密集した領域をクラスタとし、低密度領域をノイズとして扱います。

クラスタリングは、画像セグメンテーション、画像検索、パターン認識、異常検知などの応用で使用されます。