聚类与分类的区别

聚类和分类都是机器学习中常用的无监督学习方法，它们的主要区别在于目标和方法的不同。

聚类是一种无标签的数据挖掘技术，其目标是将相似的数据点自动分组到一个或多个簇中，聚类算法通常根据数据点之间的距离或相似度来进行分组，例如k-means、层次聚类等，聚类的结果是一个簇的***，每个簇代表一个数据集的特征集。

而分类则是有监督学习的一种方法，其目标是将输入数据分为两个或多个类别，分类算法通常根据已知的标签或特征来进行预测，例如决策树、支持向量机等，分类的结果是一个或多个类别的标签。

聚类和分类虽然都是无监督学习方法，但它们的目标和方法不同，聚类更关注数据的相似性和分组，而分类更关注数据的区分和标签。