数据分类和聚类有什么区别?

数据分类和聚类都是数据分析的方法，但分类是给已知类别的数据贴标签，聚类是让未知类别的数据自动分组。分类有明确目标，聚类探索隐藏规律。

区别

数据分类：根据已有规则给数据打标签，比如把邮件分成垃圾邮件或正常邮件。需要先训练模型，模型学习后对新数据分类。结果有明确类别，准确度依赖训练数据质量。常见应用包括图像识别和信用评分。

数据聚类：将相似数据自动分组，不需要预设类别。比如根据消费习惯把顾客分成不同群体。算法根据数据特征计算相似度，形成自然簇。结果类别不固定，适合探索性分析。常用在市场细分和异常检测中。