通常，在分类中，您有一组预定义的类，并希望知道新对象属于哪个类。

聚类尝试将一组对象分组，并发现对象之间是否存在某种关系。

在机器学习的背景下，分类是监督学习，聚类是无监督学习。

也可以看看维基百科上的分类和聚类。

聚类是一种对对象进行分组的方法，通过这种方式，具有相似特征的对象聚集在一起，而具有不同特征的对象分开。它是机器学习和数据挖掘中常用的统计数据分析技术。

分类是在训练数据集的基础上识别、区分和理解对象的分类过程。分类是一种有监督的学习技术，其中训练集和正确定义的观察是可用的。

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。

通常，在分类中，您有一组预定义的类，并希望知道新对象属于哪个类。

聚类尝试将一组对象分组，并发现对象之间是否存在某种关系。

在机器学习的背景下，分类是监督学习，聚类是无监督学习。

也可以看看维基百科上的分类和聚类。

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。