接下来，咱们就一起揭开聚类的神秘面纱。聚类是一种无监督学习方法。简单来说，就是把数据集中的点按照相似性分成不同的组或簇，同一个簇里的数据点相似度高，不同簇的数据点相似度低。。为了让大家更好地理解聚类的概念，咱们来看些生活中的例子。就说水果，我们可以按照形状、颜色、口感这些特征来聚类。像苹果、橙子是圆形的，就可以归为一类；香蕉、黄瓜是长形的，归为另一类。这就像聚类技术在起作用。聚类技术的应用场景非常广泛，在市场细分、图像识别、文本分析等多个领域都有重要应用。分类是在知道类别标签的情况下，把数据分到已有的类别里，这是有监督学习；而聚类事先不知道类别标签，是让机器自己在数据里找类别结构，是个自主发现的过程。我们再以水果分类为例，深入对比一下聚类和分类的区别。分类就好比我们已经知道有苹果、香蕉、橙子等明确的类别，然后把相应的水果放入对应的类别中；而聚类则是在一堆水果中，让机器自动地把相似的水果，比如圆的、甜的归为一类，长的、软的归为一类等，分成不同的组。通过这样的对比，大家可以更清晰地看到两者的差异。如果已知类别标签，分类可能更合适；如果需要发现数据的内在结构，聚类则是更好的选择。