产业集群规划研究方法中极为重要的就是产业集群的辨识。目前，关于产业集群辨识的方法很多，但主要偏重于理论，而且缺乏统一的标准。根据波特的定义，产业集群是一组在地理上接近的互相联系的公司和关联的机构，它们同处或相关于一个特定的产业领域，由于具有共性和互补性而联系在一起，因此，从这个定义可以得到集群辨识的三个基本要素，即地理边界、产业边界以及产业联系。由于产业集群的定义中对地理边界、产业边界以及集群中主体之间的联系都缺乏明确的界定标准，因此，确立操作性强指示性好的产业集群统计标准是比较困难的。

法国学者Laine根据给定职业区内具有相似活动的企业层面的数据来辨认地方生产系统制定了四个标准：

①企业数目：至少5家企业有同样活动，且在被辨认的就业区里，至少3家，至少有5个雇员。

②就业数目：至少有100位雇员与同一活动有关。

③密度标准：每平方千米厂商的密度至少两倍于法国的平均水平。(www.daowen.com)

④专业化标准：LQ系数必须大于1。这些辨识产业集群的标准着重于那些易于量化的指标，如企业数、员工数、企业密度以及区位商等。

贺灿飞等（2005）总结了几种定量辨识产业集群的方法，包括区位商法、联系方法、多元统计方法和图片统计法等，但他们也认为，目前还没有一个完美的定量方法来辨识产业集群，因此，需要根据具体情况选择合适的方法。定量方法可以在比较宏观的层次判断一个区域或城市可能存在产业集群。

楚波等（2007）系统论述并评价了产业集群辨识中所运用的各种方法，定性方法包括了专家意见法、产业感知法和企业访谈法；定量分析方法，多以价值型表投入产出表（以下简称“I／O”表）为主要数据，有多元统计聚类法、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）法、克若曼斯科（Cza－Manski）法、共识集群（Consensus Clustering）法等。以下将介绍多元统计聚类法、主成分分析法、共识集群法（楚波等，2007）。