聚类和分类的区别在哪本书?

聚类和分类的区别在《机器学习实战》这本书中有详细说明。聚类是无监督学习，数据没有标签，算法根据数据相似性自动分组；分类是有监督学习，数据有已知标签，算法学习规则预测新数据类别。

区别

聚类：聚类像整理杂货，把相似物品放一起，不需要预先知道分类标准。比如超市把苹果、橙子放水果区，算法自动发现数据群组，适合探索性分析，结果依赖数据分布。

分类：分类像学生做选择题，题目有标准答案。算法先学习带标签的样本，比如猫、狗的图片，再对新图片判断类别。依赖训练数据质量，结果可解释性强，适合预测任务。