何为聚类它和分类有什么异同

聚类是一种无监督学习方法，它通过对数据进行相似度度量，将数据对象分成若干个组或类别，使得组内的对象相似度尽可能高，组间的相似度尽可能低。聚类的目标是将相似的数据对象归为一类，不同的数据对象归为不同的类。

与聚类不同，分类是一种监督学习方法，它需要已知的类别来训练模型，然后通过对新数据的属性进行分类预测。分类的目标是将未知的数据对象归为已知的类别中的某一类。

因此，聚类和分类的主要区别在于聚类是一种无监督学习方法，不需要已知的类别来训练模型，而分类是一种监督学习方法，需要已知的类别来训练模型。另外，聚类的目标是将相似的数据对象归为一类，分类的目标是将未知的数据对象归为已知的类别中的某一类。