分类与聚类分析区别：有监督 vs 无监督学习

分类分析和聚类分析是两种不同的数据分析方法。

分类分析是一种有监督的学习方法，通过已知的类别或标签对新数据进行分类。分类模型通常使用训练数据来构建模型，并根据这些数据对新数据进行分类。例如，可以使用已知的病人数据来训练模型，然后将新的患者数据放入模型中进行分类，以确定他们是否患有某种疾病。

聚类分析是一种无监督的学习方法，它将数据分成不同的组，每组内部的数据具有相似的特征。聚类模型不需要已知的类别或标签，而是根据数据的相似性来组织数据。例如，可以使用聚类分析将患者数据分成不同的群组，以确定患者之间的相似性和差异性。

因此，分类分析需要已知的类别或标签，而聚类分析不需要，它们是两种不同的数据分析方法。