分类和聚类看起来非常相似，都是把数据做区分，但它们有本质区别，对应的机器学习方法也不一样。

分类就是把某个东西分到已知的类型里去，比如已知有水果、蔬菜、主食、肉类等等类别。对于一个新的食物，把它分到中间的某一类去，这个过程就是分类。分类一般对应的是监督学习，也就是会用大量已知标签类别的数据对AI进行训练，训练完成后，用它来对新的物品进行分类。

而聚类所使用的数据是未知类别的，需要根据样本数据本身的特征，把特征相似的聚到一类。

例如，还是针对食物做聚类，计算机可能会把形状大小相似的聚为一类，或者按照营养成分的相似性进行聚类。聚类一般对应的机器学习类型是非监督学习。

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出品｜中国科协科普部

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作者丨北京云御纪文化传播有限公司

审核丨秦曾昌 北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院 副教授

来源：科普中国

编辑/韩世容