聚类和分类的区别

    分类和聚类是两类不同的机器学习算法。简单来说，分类就是给事物分配标签，聚类就是将相似的事物放在一起

    分类简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。

    聚类的理解更简单，就是你压根不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据或者说用户聚合成几个群体，那就是聚类了。聚类不需要对数据进行训练和学习。

小结： 分类属于监督学习，聚类属于无监督学习。