通常，在分类中，您有一组预定义的类，并希望知道新对象属于哪个类。

聚类尝试将一组对象分组，并发现对象之间是否存在某种关系。

在机器学习的背景下，分类是监督学习，聚类是无监督学习。

也可以看看维基百科上的分类和聚类。

通过聚类，可以用所需的属性(如数量、形状和提取的聚类的其他属性)对数据进行分组。而在分类中，组的数量和形状是固定的。 大多数聚类算法都给出了聚类个数作为参数。然而，有一些方法可以找出合适的集群数量。

如果你问过任何数据挖掘或机器学习的人这个问题，他们会使用术语监督学习和无监督学习来解释聚类和分类之间的区别。首先让我解释一下有监督和无监督这两个关键词。

Supervised learning: suppose you have a basket and it is filled with some fresh fruits and your task is to arrange the same type fruits at one place. suppose the fruits are apple,banana,cherry, and grape. so you already know from your previous work that, the shape of each and every fruit so it is easy to arrange the same type of fruits at one place. here your previous work is called as trained data in data mining. so you already learn the things from your trained data, This is because of you have a response variable which says you that if some fruit have so and so features it is grape, like that for each and every fruit.

这种类型的数据将从经过训练的数据中获得。 这种类型的学习被称为监督学习。 这种类型的解决问题属于分类。 所以你已经学会了这些东西，所以你可以自信地工作。

无监督: 假设你有一个篮子，里面装满了一些新鲜的水果，你的任务是把相同类型的水果摆放在一个地方。

这一次你对这些水果一无所知，你是第一次看到这些水果，所以你会如何安排相同类型的水果。

你首先要做的是拿起这个水果然后选择这个水果的任何物理特性。假设你取了颜色。

然后你会根据颜色来排列它们，然后这些组会是这样的。 红色组:苹果和樱桃水果。 绿色组:香蕉和葡萄。 那么现在你将用另一个物理字符作为大小，所以现在群是这样的。 红色和大尺寸:苹果。 红色，体积小，樱桃果状。 绿色，大个头:香蕉。 绿色，体积小，葡萄型。 工作完成了，大团圆结局。

这里你之前什么都没学，意味着没有训练数据和响应变量。 这种类型的学习被称为无监督学习。 聚类属于无监督学习。

There are two definitions in data mining "Supervised" and "Unsupervised". When someone tells the computer, algorithm, code, ... that this thing is like an apple and that thing is like an orange, this is supervised learning and using supervised learning (like tags for each sample in a data set) for classifying the data, you'll get classification. But on the other hand if you let the computer find out what is what and differentiate between features of the given data set, in fact learning unsupervised, for classifying the data set this would be called clustering. In this case data that are fed to the algorithm don't have tags and the algorithm should find out different classes.

聚类的目的是在数据中找到组。“集群”是一个直观的概念，确实如此 没有严格的数学定义。一个集群的成员应该是 彼此相似，而与其他集群的成员不同。一个集群 算法对一个未标记的数据集Z进行操作，并在其上生成一个分区。

对于类和类标签， 类包含相似的对象，而来自不同类的对象 是不同的。有些类具有明确的含义，在最简单的情况下 相互排斥。例如，在签名验证中，签名为任意一种 真的或伪造的。真正的阶级是两者之一，不管我们可能不是 能根据观察到的特定特征正确猜测的。

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