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。
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。
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。
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。