聚类分析 vs. 预测建模：区别、联系及应用场景

聚类分析和预测建模都是机器学习中常用的方法，但它们的应用场景和目的不同。

'聚类分析'是一种无监督学习方法，其目的是将一组数据分成若干个类别，使得同一类别内的数据相似度高，不同类别之间的数据相似度低。聚类分析通常用于数据探索和分类，例如市场细分、客户群体分析、图像分割等。

'预测建模'是一种有监督学习方法，其目的是通过训练数据来构建一个预测模型，用于预测新数据的结果。预测建模通常用于预测某个事件的发生概率或结果，例如股票价格预测、客户流失预测、疾病诊断等。

虽然聚类分析和预测建模有不同的应用场景和目的，但它们也有一些联系。例如，在预测建模中，可以使用聚类分析来对数据进行特征提取和降维，从而提高模型的准确性和效率。另外，聚类分析也可以用于预测建模中的数据预处理和特征选择。