数据分类和数据聚类的区别?

数据分类是给已有标签的数据分配到预定义类别，监督学习过程；数据聚类是将无标签数据按相似性分成不同组，无监督学习过程。前者依赖训练数据，后者自主发现数据结构。

区别

数据分类：分类任务需要先提供带标签的训练数据，模型学习这些数据特征与标签的映射关系。比如识别水果时，输入苹果、梨子的图片和对应标签，模型学会区分。分类结果有明确类别边界，准确率可通过测试数据评估。常见应用包括垃圾邮件过滤、图像识别，输出结果固定且可解释性强。

数据聚类：聚类任务不需要预先定义标签或训练数据，算法根据数据点间的距离或相似度自动分组。比如超市按顾客购买习惯分群，同一群顾客购买商品类似。聚类结果依赖算法选择和参数设置，组内数据相似度高，组间差异大。常用方法有K均值、层次聚类，应用在客户分群、图像分割等场景，结果可能不唯一。