何谓聚类？它与分类有什么异同？

聚类是一种无监督学习方法，通过对数据样本进行分组，使同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据相似度较低。聚类的目的是在没有标签信息的情况下，将数据样本划分为不同的类别，从而发现数据的内在结构和规律。聚类算法可以应用于很多领域，如图像处理、自然语言处理、数据挖掘等。

与聚类不同的是，分类是一种有监督学习方法，它需要预先给定标签信息，即已知每个样本所属的类别，然后根据这些标签信息来训练分类器模型。分类的目的是将新的数据样本归入已知的类别中，从而对未知数据进行预测。分类算法也广泛应用于很多领域，如医学诊断、信用评估、推荐系统等。

因此，聚类和分类的最大区别在于是否有标签信息。聚类是无监督学习，不需要预先给定标签信息，而分类则需要预先给定标签信息。