何谓聚类？它与分类有什么异同？

聚类（Clustering）是一种无监督学习方法，其目的是将一组相似的对象分组到同一个簇中，簇内的对象相似度高，簇间的对象相似度低。聚类算法通常没有预先定义好的类别，而是根据数据的相似性来自动划分数据。聚类在数据挖掘、图像处理、模式识别、生物信息学等领域中有广泛应用。

与聚类不同，分类（Classification）是一种有监督学习方法，其目的是根据给定的标签或类别将对象分到预先定义好的类别中。分类算法需要先构建训练集，其中包含了已知类别的对象及其对应的类别标签，然后使用这些训练数据来训练模型，最终将新的对象分到相应的类别中。分类算法在机器学习、模式识别、自然语言处理等领域中有广泛应用。

因此，聚类和分类的主要区别在于是否有预先定义的类别标签。聚类算法没有预先定义好的类别，是根据相似性来自动划分数据；而分类算法需要已知类别标签，是根据已知标签来构建模型，将新的对象分到相应的类别中。