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。

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。

我是一个数据挖掘的新手，但正如我的课本所说，分类应该是监督学习，而聚类应该是非监督学习。监督学习和无监督学习之间的区别可以在这里找到。

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/

+分类: 给你一些新的数据，你必须为它们设置新的标签。

例如，一家公司希望对其潜在客户进行分类。当一个新客户来的时候，他们必须确定这个客户是否会购买他们的产品。

+集群: 你得到了一组历史交易记录，记录了谁买了什么。

通过使用聚类技术，您可以区分客户的细分。

分类

是根据从例子中学习，将预定义的类分配给新的观察结果。

这是机器学习的关键任务之一。

聚类(或聚类分析)

尽管被普遍认为是“无监督分类”，但它完全不同。

与许多机器学习者教你的不同，它不是将“类”分配给对象，而是没有预先定义它们。这是做了太多分类的人的有限观点;一个典型的例子，如果你有一个锤子(分类器)，所有的东西对你来说都像钉子(分类问题)。但这也是为什么从事分类的人没有掌握聚类的诀窍。

相反，可以将其视为结构发现。聚类的任务是在你的数据中找到你以前不知道的结构(例如组)。如果您学习了一些新的东西，那么群集是成功的。如果你只知道你已经知道的结构，它就失败了。

聚类分析是数据挖掘的关键任务(也是机器学习中的丑小鸭，所以不要相信机器学习者对聚类的否定)。

“无监督学习”有点矛盾

这在文献中反复出现，但无监督学习是该死的。它并不存在，但它就像“军事情报”一样自相矛盾。

算法要么从例子中学习(那么它就是“监督学习”)，要么不学习。如果所有的聚类方法都是“学习”，那么计算一个数据集的最小值、最大值和平均值也是“无监督学习”。然后任何计算“学习”它的输出。因此，术语“无监督学习”是完全没有意义的，它意味着一切和什么都不是。

Some "unsupervised learning" algorithms do, however, fall into the optimization category. For example k-means is a least-squares optimization. Such methods are all over statistics, so I don't think we need to label them "unsupervised learning", but instead should continue to call them "optimization problems". It's more precise, and more meaningful. There are plenty of clustering algorithms who do not involve optimization, and who do not fit into machine-learning paradigms well. So stop squeezing them in there under the umbrella "unsupervised learning".

有一些与集群相关的“学习”，但学习的不是程序。用户应该学习关于他的数据集的新东西。