在当今世界，机器学习是非常重要的，因为人工智能被视为它的一个组成部分。机器学习就是利用数据来研究计算机算法。他们收集数据，也被称为“训练数据”来预测它将如何执行任务。机器学习被广泛应用于医学、邮件过滤等领域，聚类和分类采用统计方法来收集数据，特别是在机器学习领域。

聚类(clustering) vs. 分类(classification)

聚类与分类的区别在于，聚类将对象或数据组织在聚类中，这些对象或数据可能具有相似性，但两个不同聚类的对象却会不同。聚类的目的是将整个数据划分为不同的聚类。然而，分类是一个过程，在这个过程中，对象是按照类来组织的，规则是预先确定的。

聚类在机器学习中也称为聚类分析。它是这样一个过程，在这个过程中，一个对象被分组，使得集群中的对象具有相似的属性，但是当与另一个集群相比时，它与另一个集群非常不同。聚类技术用于图像分析、数据压缩、信息检索、模式识别、生物信息学、计算机图形学和机器学习等过程中的统计和探索性数据分析。

分类在机器学习中也称为统计分类。这是一个过程，在这个过程中，物体被分类并放入一组分类的隔间。分类是在可量化的观测数据上进行的。合并分类的算法称为分类器。分类过程分为两个阶段：学习阶段和分类阶段。

聚类与分类比较表

什么是聚类(clustering)？

聚类是机器学习的一部分，它将数据分组成具有高度相似性的聚类，但不同的聚类可能不同。它是无监督学习的方法，非常常用于统计数据分析。有不同类型的聚类算法，如K-means、DBSCAN、Fuzzy C-means、层次聚类和Gaussian（EM）。

聚类不需要训练数据。与分类相比，聚类不那么复杂，因为它只包含数据的分组。它并不像分类那样给每一个群体都贴上标签。它有一个称为分组的单步过程。聚类可以表述为一个多目标优化问题，它关注多个问题。

聚类最早是由Driver和Kroeber于1932年在人类学领域创立的，后来被不同的人引入各个领域。卡特尔于1943年在人格心理学的特质理论分类中采用了流行的聚类方法，大致可分为硬聚类和软聚类。它有不同的应用，如客户隔离、社交网络分析、检测动态数据趋势和云计算环境。

什么是分类(classification)？

分类基本上用于模式识别，输出值被赋予输入值，就像聚类一样。分类是一种用于数据挖掘的技术，但也用于机器学习。在机器学习中，输出起着重要的作用，因此需要进行分类和回归。与聚类不同，这两种算法都是有监督的学习算法。

当输出具有离散值时，则将其视为一个分类问题。分类算法有助于在输入时预测给定数据的输出。可以有各种类型的分类，如二进制分类，多类分类等。不同类型的分类还包括神经网络，线性分类器：Logistic回归，朴素贝叶斯分类器：随机林，决策树，最近邻，增强树。

Various Applicati*** Of Classification Algorithm includes Speech recognition, Biometric identification, Handwriting recognition, Email Spam Detection, Bank Loan Approval, Document classification etc. Classification requires training data, and it requires predefined data, unlike clustering. It is a very complex process. It is a result of supervised learning. It deals with both labelled and unlabeled data. It involves two processes: training and testing.

聚类与分类的主要区别

1. 聚类是一种技术，其中一个组中的对象具有相似性。它是监督学习的结果。分类是一个过程，在这个过程中，观察被分类为计算机程序的输入。它是无监督学习的结果。
2. 聚类不需要训练数据。分类需要训练数据。
3. 聚类包括单阶段，即分组。分类包括两个步骤：训练和测试。
4. 聚类处理未标记的数据。分类处理其过程中的标记和未标记数据。
5. 聚类的主要目的是揭示隐藏的模式以及狭窄的关系。分类的目的是定义对象所属的组。

结论

聚类和分类都是机器学习领域中常用的统计数据分析方法。两者在管理算法方面都很重要。两者都具有将数据划分为多个集合的相同功能，一个划分为簇，另一个划分为类别。在数字世界和人工智能时代，两者都非常重要。

两者都是数据和开发的巨大耦合所必需的。

聚类和分类还有助于通过收集数据的过程解决全球问题，如贫穷、犯罪和疾病。聚类没有精确的定义，很难正确定义，也很难评估。而分类是“分类器”，并通过共同的指标进行评估。

参考文献

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