什么是聚类，什么是分类，二者有何区别

聚类和分类都是机器学习中常用的技术。

聚类是一种无监督学习方法，通过对数据的特征进行聚集，将数据划分成不同的组别，使得同一组内的数据相似度尽可能高，而不同组之间的相似度尽可能低。聚类可以帮助我们发现数据之间的关系，比如哪些数据更加相似或相关。

分类是一种有监督学习方法，主要目的是通过已知的数据及其对应的标签进行训练，从而预测未知数据的标签。分类的目标是从已知类别中学习模型并应用模型将未知数据进行分类。

二者的区别在于聚类是无监督学习，不需要已知标签，只是将数据分组，而分类是有监督学习，需要已知标签并预测未知数据的标签。