分类和聚类的概念是比较容易混淆的。

• 聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。
• 在分类中，对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。
• 聚类需要解决的问题是将已给定的若干无标记的模式聚集起来使之成为有意义的聚类，聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下，希望将所有的记录组成不同的类或者说聚类，并且使得在这种分类情况下，以某种度量（例如：距离）为标准的相似性，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化。
• 与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据样本有类别标记。

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。
• 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。