聚类通过将数据组织成相似向量组来改进向量搜索，从而减少搜索所需的比较次数。 搜索不是扫描数据集中的每个向量，而是可以专注于最相关的聚类。 例如，如果您有数百万个表示图像的向量，聚类会将视觉上相似的图像组合在一起。 当提供查询向量（例如新图像）时，系统首先识别与查询最接近的聚类，然后仅在这些聚类中进行搜索。 这种方法大大缩短了计算时间，同时保持了准确性，因为大多数不相关的数据都会在早期被排除在外。
一个实际的例子是近似最近邻 (ANN) 算法如何使用聚类。 像 FAISS 或 Annoy 这样的库通过构建基于聚类的索引来预处理数据。 在索引期间，使用 k-means 等算法将向量划分为聚类。 在搜索时，将查询向量与聚类质心进行比较以找到最近的聚类。 例如，搜索“狗”图像可能会优先考虑包含动物相关向量的聚类。 这种方法平衡了速度和精度，因为即使查询不在最佳聚类中，附近的聚类也可能包含足够接近的匹配项。 分层聚类可以通过创建多级聚类（例如，首先是广泛的类别，然后是子类别）来进一步改进这一点，从而可以对搜索范围进行精细控制。
聚类还增强了可扩展性。 随着数据集的增长，暴力搜索变得不切实际。 聚类允许分布式系统通过跨机器或分片拆分数据来扩展，每个机器或分片处理特定的聚类。 例如，电子商务平台可以按类别（电子产品、服装）聚类产品嵌入，并将聚类分布在服务器上。 对“无线耳机”的查询将针对电子产品聚类，从而避免不必要地扫描不相关的类别。 此外，聚类减少了内存使用量，因为单个聚类的索引更小且加载速度更快。 但是，聚类有效性取决于选择正确的算法（例如，基于密度与基于质心）以及调整聚类大小等参数。 虽然聚类在索引创建期间引入了开销，但搜索操作的长期效率提升使其成为大规模向量数据库中的关键优化。