聚类与分类分析之间有什么区别

聚类和分类分析是机器学习中常用的两种数据分析方法，但它们之间存在一些区别：
1. 目标不同：
- 聚类主要是将数据集中的对象按照某种相似度指标划分到不同的组别中，从而找出数据集的内在结构或模式。
- 分类分析则是在已知类别的情况下，根据数据的特征，通过构建分类模型来预测新的未知数据的类别。
2. 无监督与有监督：
- 聚类是一种无监督学习方法，不需要已知的类别信息，只对数据本身进行分析。
- 分类是一种有监督学习方法，需要已知的类别信息来训练分类模型。
3. 输出不同：
- 聚类的输出是将数据划分为不同的组别，但组别本身并没有事先定义。
- 分类的输出是将数据分到事先定义好的类别中。
4. 特征选择不同：
- 聚类主要考虑数据的相似性和聚集性，通过特征之间的距离或相似度进行聚类，一般不考虑具体的特征含义。
- 分类则需要根据已知类别的特征信息来选择合适的特征进行分类模型的构建和训练。
尽管聚类和分类分析有不同的目标和方法，但它们也有相互影响的关系。聚类可以作为分类分析的预处理步骤，用于探索数据集的结构和特征。而分类分析的结果也可以用于评估聚类的效果和进行后续的分类预测。

分类

分类属于监督学习；

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；

根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。

分类具有广泛的应用，例如医疗诊断、信用卡的信用分级、图像模式识别、营销用户画像等。

聚类

聚类属于无监督学习；

压根不知道数据会分为几类（研究人员可以指定聚类数），通过聚类分析将数据聚合成几个群体；

需要分析人员找出各类用户的重要特征；

需要通过各类别的特征解释含义以及为各类别命名。

聚类分析广泛应用于金融、营销、电力、交通、教育等多种行业领域。

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