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当把聚类（Clustering）和分类（Classification）放到一起时，很容易弄混淆两者的概念，下分别对两个概念进行解释。
1 聚类（Clustering）：
将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。
聚类分析的一般做法是，先确定聚类统计量，然后利用统计量对样品或者变量进行聚类。对N个样品进行聚类的方法称为Q型聚类，常用的统计量称为“距离”；对于m个变量进行聚类的方法称为R型聚类，常用的统计量称为“相似系数”。
| Method name | Parameters | Scalability | Usecase | Geometry (metric used) |
|---|---|---|---|---|
| K-Means | number of clusters | Very large n_samples, medium n_clusterswith MiniBatch code | General-purpose, even cluster size, flat geometry, not too many clusters | Distances between points |
| Affinity propagation | damping, sample preference | Not scalable with n_samples | Many clusters, uneven cluster size, non-flat geometry | Graph distance (e.g. nearest-neighbor graph) |
| Mean-shift | bandwidth | Not scalable withn_samples | Many clusters, uneven cluster size, non-flat geometry | Distances between points |
| Spectral clustering | number of clusters | Medium n_samples, small n_clusters | Few clusters, even cluster size, non-flat geometry | Graph distance (e.g. nearest-neighbor graph) |
| Ward hierarchical clustering | number of clusters | Large n_samples andn_clusters | Many clusters, possibly connectivity constraints | Distances between points |
| Agglomerative clustering | number of clusters, linkage type, distance | Large n_samples andn_clusters | Many clusters, possibly connectivity constraints, non Euclidean distances | Any pairwise distance |
| DBSCAN | neighborhood size | Very large n_samples, medium n_clusters | Non-flat geometry, uneven cluster sizes | Distances between nearest points |
| Gaussian mixtures | many | Not scalable | Flat geometry, good for density estimation | Mahalanobis distances to centers |
| Birch | branching factor, threshold, optional global clusterer. | Large n_clusters andn_samples | Large dataset, outlier removal, data reduction. | Euclidean distance between points |
2 分类（Classification）：
在已有分类标准下，对新数据进行划分，分类。
常用分类算法：
朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)
超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型（如Logistic回归）收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。如果你想做类似半监督学习，或者是既要模型简单又要性能好，NB值得尝试。
Logistic回归(Logistic Regression, LR)
LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机（SVM）不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型（使用在线梯度下降法）。如果你想要一些概率信息（如，为了更容易的调整分类阈值，得到分类的不确定性，得到置信区间），或者希望将来有更多数据时能方便的更新改进模型，LR是值得使用的。
决策树（Decision Tree, DT）
DT容易理解与解释（对某些人而言——不确定我是否也在他们其中）。DT是非参数的，所以你不需要担心野点（或离群点）和数据是否线性可分的问题（例如，DT可以轻松的处理这种情况：属于A类的样本的特征x取值往往非常小或者非常大，而属于B类的样本的特征x取值在中间范围）。DT的主要缺点是容易过拟合，这也正是随机森林（Random Forest, RF）（或者Boosted树）等集成学习算法被提出来的原因。此外，RF在很多分类问题中经常表现得最好（我个人相信一般比SVM稍好），且速度快可扩展，也不像SVM那样需要调整大量的参数，所以最近RF是一个非常流行的算法。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。由于较大的内存需求和繁琐的调参，我认为RF已经开始威胁其地位了。
回到LR与DT的问题（我更倾向是LR与RF的问题），做个简单的总结：两种方法都很快且可扩展。在正确率方面，RF比LR更优。但是LR可以在线更新且提供有用的概率信息。鉴于你在Square(不确定推断科学家是什么，应该不是有趣的化身)，可能从事欺诈检测：如果你想快速的调整阈值来改变假阳性率与假阴性率，分类结果中包含概率信息将很有帮助。无论你选择什么算法，如果你的各类样本数量是不均衡的（在欺诈检测中经常发生），你需要重新采样各类数据或者调整你的误差度量方法来使各类更均衡。
3 举例
假设有一批人的年龄的数据，大致知道其中有一堆少年儿童，一堆青年人，一堆老年人。
聚类就是自动发现这三堆数据，并把相似的数据聚合到同一堆中。所以对于这个例子，如果要聚成3堆的话，那么输入就是一堆年龄数据，注意，此时的年龄数据并不带有类标号，也就是说我只知道里面大致有三堆人，至于谁是哪一堆，现在是不知道的，而输出就是每个数据所属的类标号，聚类完成之后，就知道谁和谁是一堆了。
而分类就是，我事先告诉你，少年儿童、青年人及老年人的年龄是什么样的，现在新来了一个年龄，输出它的类标号，就是它是属于少年儿童、青年人、老年人的哪个类。一般来说，分类器是需要训练的，也就是要告诉你的算法，每个类的特征是什么样子，它才能识别新的数据。
刚才举的是一个超级简单的例子，方便大家理解。下面再举一个实际的例子。
对于聚类，比如有些搜索引擎有“查看相似网页”的功能，这个就可以用聚类来做，把网页就行聚类，在聚类的结果中，每一个类中的网页看成是相似的。
对于分类，比如手写识别就可以看到是分类问题，比如我写了10个“我”字，然后对这10个“我”字进行特征提取，就可以告诉算法，“我”字具有什么样的特征，于是来了一个新的“我”字，虽然笔画和之前的10个“我”字不完全一样，但是特征高度相似，于是就把这个手写的字分类到“我”这个类，就识别出来了。
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