分类和聚类有何不同？具有聚类功能的机器学习类型和算法有哪些？

分类和聚类是两种不同的机器学习任务。

分类的目的是将数据集中的每个样本分为不同的类别，这些类别是预先定义好的。分类算法需要通过训练数据学习如何将新的未标记数据与已知的类别进行匹配，以实现准确的分类。常见的分类算法包括：决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等。

聚类的目的是将数据集中的样本根据相似性分成若干类别，这些类别是不预先定义好的。聚类算法需要通过数据本身的特征来确定样本之间的相似性，并根据相似性将它们分成不同的簇。常见的聚类算法包括：K-Means、层次聚类、DBSCAN等。

除了以上提到的K-Means、层次聚类、DBSCAN等聚类算法，还有一些机器学习类型和算法也具有聚类功能，例如：自组织映射（SOM）、高斯混合模型（GMM）、谱聚类等。

自组织映射（SOM）是一种基于神经网络的聚类算法，它将样本映射到一个二维或三维的空间中，并利用邻域关系实现簇的形成。

高斯混合模型（GMM）是一种基于概率模型的聚类算法，它假设数据集中的每个簇都服从一个高斯分布，通过最大化似然函数来寻找最优的聚类结果。

谱聚类是一种基于图论的聚类算法，它将样本看作图中的节点，节点之间的相似度看作边权，利用谱分解来寻找样本之间的相似性，最终将相似的样本划分到同一个簇中。

总之，分类和聚类是两种不同的机器学习任务，每种任务都有其特定的算法。具有聚类功能的机器学习类型和算法有很多，选择合适的算法需要根据具体问题和数据来决定。