聚类分析与分类的区别?

聚类分析是无监督学习，将数据分成不同组，每组内部相似度高，组间差异大；分类是有监督学习，用已标注数据训练模型，预测新数据类别。

区别

聚类分析：根据数据特征自动分组，无需预先知道类别数量或标签。比如电商用户消费行为分析，系统自动将用户分成高、中、低消费群体，帮助商家精准营销。适合探索性数据挖掘，发现隐藏模式。

分类：依赖训练数据中的已知标签，学习特征与类别的映射关系。例如邮件系统根据已标记的垃圾邮件样本，识别新邮件是否为垃圾。结果明确，适合预测性任务，准确度依赖训练数据质量。