Clustering und Klassifikation sind verschiedene Techniken des maschinellen Lernens mit unterschiedlichen Zielen.

Klassifikation bedeutet das Sortieren in bekannte Kategorien (wie das Sortieren von Post in vorbeschriftete Fächer). Clustering hingegen dient dem Entdecken von Kategorien (wie das Finden von Gruppen in unsortierter Post).

Klassifikation wird häufig bei der Spam-Erkennung oder Bilderkennung eingesetzt, bei denen die Kategorien vorgegeben sind. Clustering hingegen findet Anwendung in Szenarien wie der Kundensegmentierung oder dem Entdecken von Themen in einer Dokumentensammlung, bei denen es darum geht, verborgene Muster oder Gruppierungen aufzudecken.

Kurz gesagt: Klassifikation dient der Vorhersage bekannter Kategorien, während Clustering hilft, unbekannte Gruppierungen zu entdecken. Die Wahl zwischen beiden Methoden hängt von der Art der Daten und der zu lösenden Problemstellung ab.