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。

分类 —预测类别标签 -根据训练集和类标签属性中的值(类标签)对数据进行分类(构造模型) —使用该模型对新数据进行分类

集群:数据对象的集合 —同一集群内彼此相似 —与其他集群中的对象不同

分类和聚类之间的主要区别是: 分类是借助类标签对数据进行分类的过程。另一方面，聚类类似于分类，但没有预定义的类标签。 分类与监督学习相适应。与此相反，聚类也被称为无监督学习。 分类方法提供训练样本，聚类方法不提供训练数据。

希望这对你有所帮助!

分类:在离散输出中预测结果=>映射输入变量到离散类别

常用用例:

电子邮件分类:垃圾邮件或非垃圾邮件 制裁贷款给客户:是的，如果他有能力支付制裁贷款金额的EMI。不行就不行 癌症肿瘤细胞鉴定:是关键还是非关键? 推文的情感分析:推文是积极的、消极的还是中性的 新闻分类:将新闻分类为预定义的类-政治，体育，健康等

聚类:是对一组对象进行分组，使同一组(称为聚类)中的对象彼此之间(在某种意义上)比其他组(聚类)中的对象更相似。

常用用例:

营销:发现客户细分市场的营销目的 生物学:植物和动物的不同种类的分类 图书馆:根据主题和信息对不同的书籍进行聚类 保险:了解客户、他们的政策并识别欺诈行为 城市规划:将房屋分组，并根据其地理位置和其他因素研究其价值。 地震研究:确定危险区 推荐系统:

引用:

Geeksforgeeks

数据有志者

3叶节点

首先，像这里的许多回答一样:分类是有监督的学习，聚类是无监督的。这意味着:

Classification needs labeled data so the classifiers can be trained on this data, and after that start classifying new unseen data based on what he knows. Unsupervised learning like clustering does not uses labeled data, and what it actually does is to discover intrinsic structures in the data like groups. Another difference between both techniques (related to the previous one), is the fact that classification is a form of discrete regression problem where the output is a categorical dependent variable. Whereas clustering's output yields a set of subsets called groups. The way to evaluate these two models is also different for the same reason: in classification you often have to check for the precision and recall, things like overfitting and underfitting, etc. Those things will tell you how good is the model. But in clustering you usually need the vision of and expert to interpret what you find, because you don't know what type of structure you have (type of group or cluster). That's why clustering belongs to exploratory data analysis. Finally, i would say that applications are the main difference between both. Classification as the word says, is used to discriminate instances that belong to a class or another, for example a man or a woman, a cat or a dog, etc. Clustering is often used in the diagnosis of medical illness, discovery of patterns, etc.

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。