聚类通过将大量图像组织成基于视觉或特征相似性的群组，在图像搜索中发挥着关键作用，从而提高效率和相关性。 其核心是，聚类算法分析图像特征——例如颜色、纹理、形状或图案——并将共享这些特征的图像分组。 例如，搜索引擎可能会使用聚类来预处理数百万张图像，在用户发起查询之前创建“风景”、“人像”或“动物”等子组。 这种预分组减少了搜索期间的计算负载，因为系统可以优先处理特定集群，而不是扫描数据库中的每个图像。 这种方法对于速度和资源优化是关键的实时应用程序尤其有用。
图像搜索中聚类的一个关键好处是提高结果的相关性。 通过对相似图像进行分组，系统可以识别代表性样本（例如 K 均值聚类中的聚类中心）作为查询的参考点。 例如，如果用户搜索“红色汽车”，引擎可能会首先从“红色汽车”集群中检索图像，而不是扫描所有汽车相关图像。 聚类还有助于通过确保更广泛类别中的不同子组（例如，“日落照片”分为“海滩日落”和“山脉日落”）得到表示来呈现多样化的结果。 这减少了冗余，并提高了匹配用户意图的可能性，即使使用模糊的搜索词也是如此。
聚类还解决了可扩展性和模糊性等挑战。 在大型数据集中，手动标记图像是不切实际的，但聚类通过直接从像素数据中学习模式来自动进行组织。 例如，深度学习模型可能会从图像中提取特征，并使用分层聚类来构建相关组的树状结构，从而实现高效导航。 此外，可以通过呈现聚类结果来解决诸如“美洲虎”（动物与汽车）之类的模糊查询，从而使用户可以选择相关组。 通过将聚类与最近邻搜索等其他技术相结合，图像搜索系统可以平衡准确性和性能，使其能够适应通用和利基用例。
