聚类分析是一种多元统计技术。最近几年，聚类分析法越来越广泛地应用到大气环境污染研究中。该方法对大量的轨迹进行分组，分组的原则是达到各个组之间差异极大，组内差异极小，该方法根据气团的水平移动速度和方向对大量的后向轨迹进行分组，从而得到不同的输送轨迹组，进而初步判断轨迹大气污染物(如PM2.5)的潜在源区。
常用的聚类分析法中的角距离分析法和欧拉距离分析法两种方法。对后向轨迹进行聚类分析时，当研究者着重于轨迹的来向时，应该使用角距离分类法。角距离分类法是将类似的方向的轨迹聚类为一类，能够清晰的看出各个方向气团比例，其不足在于会将方向一致长短不一的轨迹聚类为一类，而在欧拉距离分类法中，其则会将长短轨迹区分开来，当两条轨迹方向类似，但其长短相差较大时，也会将其归类于不同的类别，欧拉距离分类法正好弥补了角距离的不足之处。