Основные отличия между кластерным анализом и классификацией деревьев решений:

1. В кластерном анализе нет меток классов, и алгоритмы должны самостоятельно определить структуру данных. 2 Цель кластеризации — выделить группы схожих объектов без предварительно определённых классов. 2
2. В классификации имеются явно определённые метки классов для каждого обучающего примера. 2 Задача классификации — найти функцию, которая отображает входные данные в заданные классы. 2
3. В классификации используются методы обучения с учителем, в то время как в кластеризации применяются методы обучения без учителя. 2

Таким образом, основное отличие в том, что в кластерном анализе нет обучающей выборки и понимания, какой будет природа классов, а в классификации классы зафиксированы заранее и есть обучающая выборка с примерами объектов и классов, к которым они относятся. 4