摘自《驯象人在行动》一书，我认为它很好地解释了两者的区别:

分类算法与聚类算法(如k-means算法)相关，但仍有很大不同。 分类算法是监督学习的一种形式，与无监督学习相反，无监督学习发生在聚类算法中。 监督学习算法是一种给出包含目标变量期望值的例子。无监督算法不会得到想要的答案，而是必须自己找到一些合理的答案。

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。

机器学习或AI在很大程度上是通过它执行/完成的任务来感知的。

在我看来，通过在任务的概念上思考聚类和分类，可以真正帮助理解两者之间的区别。

聚类是对事物进行分组，分类是给事物贴上标签。

让我们假设你在一个派对大厅里，所有的男人都穿着西装，女人都穿着长袍。

现在，你问你的朋友几个问题:

你好，你能帮我分组吗?

你的朋友可能给出的答案有:

1:他可以根据性别分组，男性或女性

2:他可以根据人的衣服来分组，一个穿西装，一个穿长袍

他可以根据头发的颜色把人分类

他可以把人按年龄分组，等等。

你的朋友有很多方法可以完成这个任务。

当然，你可以通过提供额外的信息来影响他的决策过程，比如:

你能帮我把这些人按性别(或年龄，或头发颜色或衣服等)分组吗?

Q2:

在第二季度之前，你需要做一些准备工作。

你必须教导或通知你的朋友，这样他才能做出明智的决定。假设你对你的朋友说:

留长头发的人是女人。 留短发的人是男人。

Q2。现在，你指着一个长头发的人问你的朋友:这是一个男人还是一个女人?

你能想到的唯一答案是:女人。

当然，聚会上也可以有长发的男人和短发的女人。但是，根据你提供给你朋友的知识，答案是正确的。你可以通过教你的朋友如何区分这两者来进一步改进这个过程。

在上面的例子中，

Q1表示集群完成的任务。

在聚类中，你向算法(你的朋友)提供数据(人)，并要求它对数据进行分组。

现在，由算法来决定什么是分组的最佳方式?(性别、肤色或年龄组别)。

同样，你可以通过提供额外的输入来影响算法的决策。

Q2表示分类完成的任务。

在那里，你给你的算法(你的朋友)一些数据(人)，称为训练数据，并让他学习哪些数据对应哪个标签(男性或女性)。然后，您将算法指向某些数据，称为测试数据，并要求它确定它是男性还是女性。你的教学越好，预测就越准。

在Q2或Classification中的Pre-work只是训练你的模型，这样它就可以学习如何区分。在聚类或Q1中，这个前期工作是分组的一部分。

希望这能帮助到一些人。

谢谢

如果你试图将大量的文件归档到你的书架上(根据日期或文件的其他规格)，你是在分类。

如果要从这组工作表创建集群，则意味着工作表之间有一些类似的东西。

我认为分类是将数据集中的记录分类为预定义的类，甚至是在运行中定义类。我认为这是任何有价值的数据挖掘的先决条件，我喜欢把它看作无监督学习，即在挖掘数据和分类作为一个很好的起点时，一个人不知道他/她在寻找什么

另一端的聚类属于监督学习，即一个人知道要寻找什么参数，它们之间的相关性以及关键水平。我认为这需要对统计学和数学有所了解

分类一行:

将数据分类为预定义的类别

用于集群的一行代码:

将数据分组到一组类别中

关键的区别:

分类是获取数据并将其放入预定义的类别中，而在聚类中，您想将数据分组到的类别集是事先不知道的。

结论:

Classification assigns the category to 1 new item, based on already labeled items while Clustering takes a bunch of unlabeled items and divide them into the categories In Classification, the categories\groups to be divided are known beforehand while in Clustering, the categories\groups to be divided are unknown beforehand In Classification, there are 2 phases – Training phase and then the test phase while in Clustering, there is only 1 phase – dividing of training data in clusters Classification is Supervised Learning while Clustering is Unsupervised Learning

我写了一篇关于同一主题的长文章，你可以在这里找到:

https://neelbhatt40.wordpress.com/2017/11/21/classification-and-clustering-machine-learning-interview-questions-answers-part-i/