分类分析和聚类分析的区别与联系
分类分析和聚类分析的主要区别在于分类分析是监督学习，而聚类分析是无监督学习。具体来说：
1. 分类分析是一种有指导的学习过程，它根据已经掌握的每类若干样本的数据信息，总结出分类的规律性，建立判别公式和判别规则。当遇到新的样本时，只需根据判别公式和判别规则，就能判别该样本所属的类别。常见的分类方法有Bayes判别法、k最近邻(kNN)方法、支持向量机(SVM)方法、决策树方法等。
2. 聚类分析是一种无指导的学习过程，它利用计算机根据样本之间的相似度将整个样本集合聚集成若干个类。其目标是使得属于同一个类的样本尽量相似，而属于不同类的样本差别明显。聚类分析不需要对数据进行训练和学习，常见的聚类算法有系统聚类、K-means均值聚类等。
联系：都是将数据划分到合适的类别的方法，目标是使得属于同一个类的样本尽量相似，而属于不同类的样本差别明显。
