聚类和分类是机器学习中的两个基本概念，两者的主要区别在于用于分类的数据已经预先标记好类别，而用于聚类的数据则没有预先标记的类别。以下是详细介绍：
- 目的不同。聚类的目的是发现数据中的自然分组，将相似或相关的对象组织在一起，形成一个或多个集群（cluster），以便更好地理解和分析数据；分类的目的是基于已有的分类体系或规则，将新数据点分配到预定义的类别中。
- 学习方式不同。聚类是一种无监督学习，因为它不依赖于预先定义的类别或带类标的训练实例，而是基于观察和学习，试图发现数据中的隐藏模式；分类是一种有监督学习，它依赖于预先定义的类别和带类标的训练实例，通过训练得到分类器，然后使用这个分类器对新的数据点进行分类。
- 应用场景不同。聚类更适用于没有明确分类体系或分类体系未知的情况，如市场细分、图像识别等；分类更适用于已经存在明确的分类体系的情况，如垃圾邮件识别、疾病诊断等。
- 类别数量的确定性不同。聚类分析中，类别数量通常是不确定的，并且在聚类过程中自动生成；分类分析中，类别数量是固定的，在分析之前已经确定。