硬聚类（hard clustering），把数据点划分到确切的某一聚类中，如K-均值聚类。而模糊聚类（亦称软聚类，soft clustering）中，数据点则可能归属于不止一个聚类中，并且这些聚类与数据点通过一个成员水平（实际上类似于模糊集合中隶属度的概念）联系起来。成员水平显示了数据点与某一聚类之间的联系有多强。模糊聚类就是计算这些成员水平，按照成员水平来决定数据点属于哪一个或哪些聚类的过程。

模糊C-均值算法（FCM）是应用最为广泛的模糊聚类算法之一。详见模糊C-均值算法。