Wireless Sensor Networks (WSNs) have attracted various academic researchers, engineers, science, and technology communities. This attraction is due to their broad research areas such as energy efficiency, data communication, coverage, connectivity, load balancing, security, reliability, scalability, and network lifetime. Researchers are looking towards cost-effective approaches to improve the existing solutions that reveal novel schemes, methods, concepts, protocols, and algorithms in the desired domain. Generally, review studies provide complete, easy access or solution to these concepts. Considering this as a driving force and the impact of clustering on the deterioration of energy consumption in wireless sensor networks, this review focus on clustering methods based on different aspects. This study’s significant contribution is to provide a brief review in the field of clustering in wireless sensor networks based on three different categories, such as classical, optimization, and machine learning techniques. For each of these categories, various performance metrics and parameters are provided, and a comparative assessment of the corresponding aspects like cluster head selection, routing protocols, reliability, security, and unequal clustering are discussed. Various advantages, limitations, applications of each method, research gaps, challenges, and research directions are considered in this study, motivating the researchers to carry out further research by providing relevant information in cluster-based wireless sensor networks.

无线传感器网络（WSN）吸引了许多学术研究人员，工程师，科学和技术社区。之所以如此吸引人，是因为其广泛的研究领域，例如能效，数据通信，覆盖范围，连接性，负载平衡，安全性，可靠性，可伸缩性和网络寿命。研究人员正在寻找具有成本效益的方法来改善现有解决方案，以揭示所需领域中的新颖方案，方法，概念，协议和算法。通常，评论研究可为这些概念提供完整，便捷的访问或解决方案。考虑到这是驱动力以及群集对无线传感器网络中能耗恶化的影响，本文将重点介绍基于不同方面的群集方法。这项研究的重要贡献是对基于经典，优化和机器学习技术这三种不同类别的无线传感器网络中的群集领域进行简要回顾。对于这些类别中的每个类别，都提供了各种性能指标和参数，并讨论了对相应方面（如群集头选择，路由协议，可靠性，安全性和不平等群集）的比较评估。本研究考虑了各种优势，局限性，每种方法的应用，研究差距，挑战和研究方向，从而通过在基于群集的无线传感器网络中提供相关信息来激励研究人员进行进一步的研究。例如经典，优化和机器学习技术。对于这些类别中的每个类别，都提供了各种性能指标和参数，并讨论了对相应方面（如群集头选择，路由协议，可靠性，安全性和不平等群集）的比较评估。本研究考虑了各种优势，局限性，每种方法的应用，研究差距，挑战和研究方向，从而通过在基于群集的无线传感器网络中提供相关信息来激励研究人员进行进一步的研究。例如经典，优化和机器学习技术。对于这些类别中的每个类别，都提供了各种性能指标和参数，并讨论了对相应方面（如群集头选择，路由协议，可靠性，安全性和不平等群集）的比较评估。本研究考虑了各种优势，局限性，每种方法的应用，研究差距，挑战和研究方向，从而通过在基于群集的无线传感器网络中提供相关信息来激励研究人员进行进一步的研究。讨论了可靠性，安全性和不平等的群集。本研究考虑了各种优势，局限性，每种方法的应用，研究差距，挑战和研究方向，从而通过在基于群集的无线传感器网络中提供相关信息来激励研究人员进行进一步的研究。讨论了可靠性，安全性和不平等的群集。本研究考虑了各种优势，局限性，每种方法的应用，研究差距，挑战和研究方向，从而通过在基于群集的无线传感器网络中提供相关信息来激励研究人员进行进一步的研究。