聚类的目的是在数据中找到组。“集群”是一个直观的概念，确实如此 没有严格的数学定义。一个集群的成员应该是 彼此相似，而与其他集群的成员不同。一个集群 算法对一个未标记的数据集Z进行操作，并在其上生成一个分区。

对于类和类标签， 类包含相似的对象，而来自不同类的对象 是不同的。有些类具有明确的含义，在最简单的情况下 相互排斥。例如，在签名验证中，签名为任意一种 真的或伪造的。真正的阶级是两者之一，不管我们可能不是 能根据观察到的特定特征正确猜测的。

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/

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。

请阅读以下信息:

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。

机器学习或AI在很大程度上是通过它执行/完成的任务来感知的。

在我看来，通过在任务的概念上思考聚类和分类，可以真正帮助理解两者之间的区别。

聚类是对事物进行分组，分类是给事物贴上标签。

让我们假设你在一个派对大厅里，所有的男人都穿着西装，女人都穿着长袍。

现在，你问你的朋友几个问题:

你好，你能帮我分组吗?

你的朋友可能给出的答案有:

1:他可以根据性别分组，男性或女性

2:他可以根据人的衣服来分组，一个穿西装，一个穿长袍

他可以根据头发的颜色把人分类

他可以把人按年龄分组，等等。

你的朋友有很多方法可以完成这个任务。

当然，你可以通过提供额外的信息来影响他的决策过程，比如:

你能帮我把这些人按性别(或年龄，或头发颜色或衣服等)分组吗?

Q2:

在第二季度之前，你需要做一些准备工作。

你必须教导或通知你的朋友，这样他才能做出明智的决定。假设你对你的朋友说:

留长头发的人是女人。 留短发的人是男人。

Q2。现在，你指着一个长头发的人问你的朋友:这是一个男人还是一个女人?

你能想到的唯一答案是:女人。

当然，聚会上也可以有长发的男人和短发的女人。但是，根据你提供给你朋友的知识，答案是正确的。你可以通过教你的朋友如何区分这两者来进一步改进这个过程。

在上面的例子中，

Q1表示集群完成的任务。

在聚类中，你向算法(你的朋友)提供数据(人)，并要求它对数据进行分组。

现在，由算法来决定什么是分组的最佳方式?(性别、肤色或年龄组别)。

同样，你可以通过提供额外的输入来影响算法的决策。

Q2表示分类完成的任务。

在那里，你给你的算法(你的朋友)一些数据(人)，称为训练数据，并让他学习哪些数据对应哪个标签(男性或女性)。然后，您将算法指向某些数据，称为测试数据，并要求它确定它是男性还是女性。你的教学越好，预测就越准。

在Q2或Classification中的Pre-work只是训练你的模型，这样它就可以学习如何区分。在聚类或Q1中，这个前期工作是分组的一部分。

希望这能帮助到一些人。

谢谢