数据挖掘中的分类和聚类有什么区别？

分类和聚类都是数据挖掘中常用的分析方法，它们之间存在以下几个区别：

目的不同

分类的目的是将数据集中的对象分为已知的预定义类别，例如识别垃圾邮件、分类客户等；而聚类的目的是将数据集中的对象归为相似的类别，不需要预定义类别。

数据标签不同

分类需要有标签的数据集进行训练，以便分类器可以学习到样本的特征和标签之间的关系；而聚类不需要标签数据，只需要计算样本之间的相似度或距离，以便将样本归为同一类别。

算法不同

分类采用的是有监督学习的方法，例如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等；而聚类采用的是无监督学习的方法，例如k均值、层次聚类、DBSCAN等。

结果不同

分类的结果是将数据对象分为不同的类别，每个类别具有明确的标签；而聚类的结果是将数据对象分为相似的类别，每个类别没有明确的标签，需要进行人工解释和命名。