相同点：通过发现数据样本之间的共性，将共性较大的样本分配到同一个集合。
不同点：
1、聚类在初始阶段无法确定集合的类型，而分类在进行分类前都已经确定集合的类型，并且分类的集合类型时固定的，但聚类类型随着聚类数量的不同，聚类后的聚类簇数据样本的类型可能也会发生改变。
2、聚类算法在机器学习中属于无监督的学习，而对于分类属于有监督的学习，有监督的学习意味着需要语料库对模型进行训练。
3、评估方式不同，分类可通过准确率与召回率进行验证准确性，而聚类则是通过聚簇内的距离或其他方式验证聚簇效果。
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本文标题：第六章 数据聚类算法——聚类与分类差异
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