聚类和分类的最基本区别。
分类简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。
也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。
而聚类的理解更简单，就是你压根不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据或者说用户聚合成几个群体，那就是聚类了。
聚类不需要对数据进行训练和学习。
分类属于监督学习，聚类属于无监督学习。
常见的分类比如决策树分类算法、贝叶斯分类算法等。
聚类的算法最基本的有系统聚类，K-means均值聚类，这些都很常见，网上资料一大推，不再赘述。
作者：华天清
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