ChemAxon JKlustor套件可对化合物库进行基于相似性和基于化学结构的分层/非分层聚类分析，它还可以进行多样性计算，并基于分子指纹和其他描述符进行化合物库的比对。它是组合化学、虚拟化合物库设计，或者需要对大量化合物进行分析的各种应用领域的关键工具。
JKlustor为用户提供广泛的聚类分析方法和各种选项来优化化合物库的分析结果。数据输入可通过化学结构文件、文本文件或者数据库，得到的结果可以保存为文本文件或者直接写入数据库。
分层的聚类分析：Ward最小方差算法，加上Murtagh互惠的近邻算法，可以产生紧凑而清晰的聚类。这个聚类方法适合应用于小的数据集，如少于十万个化合物的化合物库。
非分层的聚类分析：Sphere Exclusion 球面排阻算法基于指纹和/或其他数值数据，可以轻松的分析上百万的化学结构，适用于多样性子集选择。K-means聚类分析方法通过将每个类别的方差最小化的方式，用于在输入数据中寻找各个自然类别的中心。
最后但并不是最不重要的，Jarvis-Patrick (Jarp)使用近邻算法对包含数十万化合物的化合物库进行可变长度的聚类分析。
分层的聚类分析：LibraryMCS可以识别多个分子结构的较大公共子结构。它可通过分层的方式来展示各个类别(dendograms)，同时也提供树状和表格视图。
MCS分析方法快速并精确，可以帮助科学家浏览生测数据并快速识别新的分子骨架和活性化合物家族的新化合物示例。分层的SAR表格可用于浏览各个聚类的化学结构以及相关的数据。
另外，将MCS作为每个聚类的核心结构，可进一步进行R基团解析。
非分层的聚类分析：JKlustor可基于预产生的Bemis-Murcko分子结构框架来进行聚类分析，从而可以简便、快速的对包含数百万化合物的化合物库进行分析。
描述符
JKlustor可以使用ChemAxon专有的化学和药效团指纹技术和/或其他用户自定义描述符（如BCUT），以及其他预测的或实验测量得到的理化性质（如logP, LogD, pKa, 氢键给体/受体，等）。
通过配置JKlustor可以进行不同类型的相似性/差异性比较。通过JKlustor的命令行工具(Compr)，可以将化合物库中的某个化合物与库中其他化合物进行比较，也可以将两个不同的化合物库进行比较。而且，通过将一个化合物子集的每个化合物与同一个库中的其他化合物进行比较来进行化合物自身差异性测试也是可能的。
CreateView是包含在JKlustor中的另一个命令行工具。它可以将GenerateMD（一个命令行程序，用于产生不同的分子描述符）产生的包含化学结构和计算结果的SD文件，与包含化合物序列编号（对应SD文件中的化合物序列编号）和其他数据的表格进行合并，生成一个合并的SD文件，通过视图进行展示。包含化合物序列编号和数据的表格可以通过Compr或者Jarp产生。而生成的SD文件可以通过MarvinView或者其他SDF浏览器进行展示。
JKlustor工具可以通过命令行或者JChem API进行调用。JKlustor可以在各个操作系统中运行，并与不同的数据库引擎进行整合。可支持与Java、.NET的整合，并连接Oracle, MySQL, MS SQL Server, DB2, PostgreSQL, Access等各种数据库。LibMCS有一个独立的图形用户界面，用户可以通过它浏览庞大的数据集。另外，较大公共优势子图(MCES)和较大公共子结构(MCS)聚类分析方法也可以ChemAxon组件的方式通过KNIME和Pipeline Pilot工作流管理系统进行调用。
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