聚類是一種常見的機器學習方法，也是人工智能領域的核心技術之一。Python語言作為一種解釋型高級編程語言，在聚類應用方面可謂是名副其實的翹楚。下面介紹Python在聚類應用中的具體應用。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 讀取數據
data = pd.read_csv('data.csv')
# 選擇聚類的特征
X = data[['feature1', 'feature2']]
# 設置聚類的類別數
k = 3
# 初始化KMeans模型
model = KMeans(n_clusters=k)
# 對數據進行聚類
model.fit(X)
# 查看聚類的結果
labels = model.labels_
data['labels'] = labels
print(data.head())

上述代碼演示了利用Python進行聚類的基本流程。其中，首先需要讀取數據并選擇需要進行聚類的特征。接著，需要初始化KMeans模型，指定需要聚類的類別數。隨后，通過調用fit()方法對數據進行聚類。最后，通過查看聚類的結果，可以將聚類后的標簽存儲到原始數據中。

在聚類應用中，除了KMeans模型，Python還可以利用其他模型，如層次聚類模型、密度聚類模型等。 同時，Python也提供了大量的數據可視化工具，可以直觀地呈現聚類結果，便于對聚類結果進行分析和解讀。