聚类问题主要用于解决没有明确分类映射关系的物品归类问题，即无监督学习。分类算法必须需要训练数据，训练数据包含物品的特征和类别（label,也可以被称作标签），这相当于对这些数据建立了映射规则，这种映射规则可以通过机器学习相应的算法来建立，当需要对新的数据进行分类时，就可以直接调用模型，对数据进行相应的处理来实现分类。那么当没有历史数据的时候要对现存的物品进行归类，就需要使用聚类算法解决。比如，聚类算法可以实现公司客户价值自动划分，网页自动归类等。K-Means算法是一种经典的聚类算法，也称作K均

聚类问题主要用于解决没有明确分类映射关系的物品归类问题，即无监督学习。分类算法必须需要训练数据，训练数据包含物品的特征和类别（label, 也可以被称作标签），这相当于对这些数据建立了映射规则，这种映射规则可以通过机器学习相应的算法来建立，当需要对新的数据进行分类时，就可以直接调用模型，对数据进行相应的处理来实现分类。那么当没有历史数据的时候要对现存的物品进行归类，就需要使用聚类算法解决。比如，聚类算法可以实现公司客户价值自动划分，网页自动归类等。