简述判别分析与聚类分析的区别是什么?

判别分析和聚类分析是两种不同的统计分析方法，它们的区别如下：

1. 目的不同：

判别分析的主要目的是通过给定的变量将样本分成不同的类别，尽可能地使同一类内的样本相似，不同类别之间的差异尽可能大。而聚类分析则是通过对样本间的相似度度量，将它们划分为若干个互不相交的群组。

2. 变量类型不同：

判别分析是一种有监督学习方法，需要事先指定分类变量，因此它的变量类型是明确的分类变量。而聚类分析是一种无监督学习方法，不需要事先指定分类变量，因此它的变量类型可以是任意的变量类型。

3. 输出结果不同：

判别分析输出结果是一个分类模型，用于将新样本分到不同的类别中。而聚类分析输出结果是对样本的聚类结果，即将样本划分为不同的群组。

4. 数据处理方式不同：

判别分析需要事先给定分类变量，并对数据进行训练，从而建立一个分类模型。而聚类分析通常是直接对原始数据进行聚类分析，无需进行额外的处理。

总的来说，判别分析和聚类分析是两种不同的数据分析方法，主要用于解决不同类型的问题，应根据具体问题和数据类型选择合适的方法。