Fra degli algoritmi di data mining il clustering è sicuramente una delle tecniche più usate. Negli ultimi anni la ricerca si è soffermata su una nuova tipologia di dataset a cui applicare il clustering: le serie temporali. All'interno di questo lavoro gli algoritmi di clustering verranno applicati su un dataset formato da serie temporali che descrivono l'andamento del prezzo dei titoli azionari dell'indice S&P500, di cui fanno parte le 500 aziende statunitensi a maggiore capitalizzazione. Il clustering di serie temporali che descrivono l'andamento dei prezzi dei titoli è un utile strumento a supporto della gestione degli investimenti. L'individuazione delle correlazioni tra titoli è infatti un principio base per la diversificazione del portafoglio.