分类与聚类的区别

分类和聚类是数据挖掘中的两个重要概念，它们都是对数据进行分组的方法，但它们的关注点和目的有所不同。

分类是将数据集中的数据点分配到预定义的类别中，这个过程通常涉及到一个明确的目标变量，例如性别、年龄等，分类的目的是为了预测新的数据点属于哪个类别，分类算法通常需要一个训练集来学习如何正确地分配数据点，然后使用这个模型来对新数据进行预测，常见的分类算法有决策树、支持向量机、逻辑回归等。

聚类是将数据集中的数据点根据某种相似性度量分组在一起，形成多个簇，聚类的目的是发现数据中的潜在结构或模式，例如市场细分、客户群体划分等，聚类算法不需要预先定义类别，而是根据数据点的相似性自动进行分组，常见的聚类算法有k-means、DBSCAN、层次聚类等。

分类关注的是将数据点分配到预定义的类别中，而聚类关注的是根据相似性度量将数据点分组在一起，分类通常用于预测新的数据点属于哪个类别，而聚类通常用于发现数据中的潜在结构或模式。