Clustering et classification sont deux techniques d'apprentissage automatique ayant des objectifs distincts.

La classification consiste à trier dans des catégories connues (comme trier du courrier dans des boîtes pré-étiquetées). Le clustering, en revanche, vise à découvrir des catégories (comme identifier des groupes dans du courrier non trié).

La classification est couramment utilisée pour la détection de spam ou la reconnaissance d'images, où les catégories sont prédéfinies. À l'inverse, le clustering est utilisé dans des contextes tels que la segmentation de clientèle ou la découverte de thématiques dans un ensemble de documents, où l'objectif est de révéler des schémas ou des regroupements cachés.

En résumé, la classification permet de prédire des catégories connues, tandis que le clustering aide à découvrir des regroupements inconnus. Le choix entre les deux dépend de la nature de vos données et du problème à résoudre.