聚类是指根据给定的多个对象及其属性，基于相似性函数度量对象间的相似性，以寻找有意义或有用的对象分组。聚类分析方法是人们认识和理解世界的最基本方式之一，广泛应用于计算生物学、市场分析、社交网络数据分析、电子商务数据分析等众多领域。由于聚类分析的多样性、重要性和广泛性，尤其是在目前大数据时代背景下，众多应用领域对聚类分析算法提出了新的挑战。本书从问题的计算复杂性证明和近似算法设计的角度，对若干个聚类问题进行了讨论和研究，主要研究了带缺失值的两元指纹向量聚类问题、两元矩阵的k-子矩阵划分问题、割聚类问题、设施定位问题与k-median 问题等。本书可作为从事计算复杂性理论、聚类分析研究和应用科技人员的参考书。