单细胞转录组数据分析中，聚类分群是揭示细胞异质性的关键技术。主流方法包括基于图论的Louvain/Leiden算法、基于质心的K-means、基于密度的DBSCAN等，需配合降维技术（如PCA、UMAP）使用。当前面临高维稀疏性、参数敏感性、细胞状态连续性等挑战。前沿方向包括深度学习模型应用、多模态数据整合和自动化工具开发。最佳实践建议结合多种方法验证、系统性参数优化和下游分析验证。未来发展趋势是