L'analyse de grappes est le regroupement d'un ensemble d'objets de telle sorte que les objets d'un groupe apparenté (appelé grappe) sont davantage liés à tous les autres groupes que ceux des groupes différents. Il s'agit d'une tâche fondamentale de l'examen de la recherche d'informations et d'une procédure caractéristique de l'analyse des connaissances mesurables, utilisée dans la plupart des domaines, avec la connaissance des appareils, l'analyse d'images, l'amélioration des faits, la bio-informatique, les exigences en matière de connaissances et la représentation informatique. Diverses techniques de regroupement hiérarchique et leurs variantes ont été très étudiées dans le domaine de l'apprentissage automatique. Cependant, ces techniques sont déterministes, n'ont pas besoin de s'occuper d'un nombre déterminé de grappes et sont stables. Mais elles ne sont pas extensibles aux ensembles de données de grande dimension en raison de leurs corrélations non linéaires. Dans cette recherche, nous combinons le regroupement hiérarchique agglomératif avec la classification KNN qui donne une meilleure précision que le regroupement hiérarchique. KNN est la technique de classification et la seule méthode permettant de trouver les médioïdes des grappes formées.