给定一组数据，将其分类为两类，并描述分类的过程和原理。
数据：身高、体重、年龄，如下表所示。

| 身高 | 体重 | 年龄 |
|------|------|------|
| 180  | 70   | 30   |
| 165  | 55   | 25   |
| 175  | 75   | 35   |
| 160  | 45   | 20   |
| 170  | 65   | 28   |
| 155  | 50   | 22   |
为了将这组数据分类为两类，可以采用聚类分析的方法。

聚类分析是一种将数据按照相似性分成不同组的技术。在这个例子中，可以使用K-means聚类算法。

具体的聚类过程如下：

1.选择聚类数量：在这个例子中，我们将数据分为两类。

2.初始化聚类中心：随机选择两个数据点作为初始的聚类中心。

3.计算数据点到聚类中心的距离：对于每个数据点，计算它们到两个聚类中心的距离。

4.将每个数据点分配到最近的聚类中心：将每个数据点分配到距离它们最近的聚类中心当中。

5.重新计算聚类中心：重新计算每个聚类的中心点，将其设置为该聚类中所有数据点的平均值。

6.重复步骤3-5，直到收敛为止：重复执行步骤3、4、5，直到聚类中心的变化量小于某个阈值，或者达到最大迭代次数时停止。

通过这种方法，可以将数据分为两组。实际应用中，聚类分析可以用于数据挖掘、市场分析等领域。