分类分析和聚类分析有何不同?

分类分析和聚类分析都是数据处理方法，但本质不同。分类分析是“有监督学习”，需要预先标记数据类别，训练模型后对新数据进行分类；聚类分析是“无监督学习”，无需预设类别，直接根据数据特征自动分组。前者像按已知规则分类，后者像按相似程度自然分组。

区别

分类分析：依赖已知标签数据，好比老师给出标准答案后让学生做题。训练阶段用历史数据学习规律，预测阶段对新数据打标签。适合目标明确的任务，如邮件分类（垃圾/非垃圾）。数据量需足够大，类别边界清晰，结果可解释性强。

聚类分析：无需预设标签，像整理杂乱房间按颜色分组。算法计算数据间距离，将相似对象归为一类。适合探索性分析，如客户分群、图像分割。结果依赖初始参数，类别数量需人工设定，适合发现隐藏结构而非预测。