数据聚类和分类有何不同?

数据聚类是将相似的数据点自动分组，无需预先定义类别；而分类是根据已知标签对新数据进行归类。聚类是无监督学习，分类是监督学习。

区别

数据聚类：聚类像把一堆混在一起的物品按相似性分开，比如超市将水果按种类摆放，不需要提前知道种类数量。算法会计算数据点间的距离，把相近的归为一组。结果组数由数据决定，比如1000个客户可能分成5个消费群体。聚类常用于市场分析或图像分割，帮助发现隐藏模式。

数据分类：分类像给邮件贴标签，提前知道"垃圾邮件"和"正常邮件"两类。训练时用已标记的数据教会模型规则，比如"含'免费'词多属垃圾邮件"。新数据进来后，模型根据规则预测类别，比如判断新邮件是否为垃圾。分类常用于信用评分或疾病诊断，依赖明确的标签和训练数据。