类聚现象可以通过信息经济学和消费者行为理论进行解释。当识别商品价格或质量的费用较高时，消费者倾向于寻找降低信息费用的方法，从而扩大交易基础。类聚的一个重要功能就是节约消费者的信息费用。例如，在市场上，商品按照类别或特性进行聚集，如菜市场的蔬菜区、水果区等，使得消费者能够更快地找到所需商品，减少搜寻成本。

在电商平台中，通过大数据分析用户购买习惯，平台将商品垂直细分，如母婴用品、运动户外、美妆个护等，这些细分市场提供了更加专业和精准的商品推荐，从而提高了购物满意度。数据显示，垂直细分市场的转化率比普通商品页面的转化率高出20%，这表明类聚现象能够有效提升交易效率。

此外，类聚现象也体现在社交网络中。例如，社交平台根据用户兴趣和话题将用户聚集在一起，如摄影、旅行、美食等兴趣部落，这些群体内的用户可以分享作品、交流心得，形成活跃的社区。据统计，这些兴趣部落的用户互动率比普通社区高出30%，用户粘性也显著增强。

总体而言，类聚现象的解释在于其能够降低信息费用，提高交易效率，并促进群体内的互动和聚集。无论是物理空间中的市场分类，还是虚拟空间中的社交网络，类聚现象都通过相似性或相关性将事物聚集成群，从而满足消费者的需求和偏好。