human: 机器学习中聚类的目的是什么？
 bot: 聚类在机器学习中的目的是通过发现数据集中的潜在模式和关系，帮助我们理解数据的结构和特征。聚类可以将数据集中的对象分成不同的组，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。通过聚类，我们可以发现数据集中的群组、簇或者类别，从而更好地进行数据分析、模式识别和预测。聚类算法有很多种，如K-means、层次聚类、密度聚类等，每种算法都有其适用的场景和特点。