将芝麻和花生分开，是一个分类问题还是聚类问题?

显而易见的，在日常生活中，这是一个分类问题，在数据挖掘领域中，是否也是这样呢？

通义千问的回答：

在数据挖掘中，将芝麻和花生分开可以根据不同的场景被视为分类或聚类问题：

• 分类 (Classification): 如果我们已经有了一套标注好的数据集，即一部分芝麻已经被标记为“芝麻”，一部分绿豆被标记为“绿豆”，并且我们的目标是基于这些已知的样本特征来训练一个模型，以便对新的未标记物品进行预测（判断它是芝麻还是绿豆），那么这个问题就是一个分类问题。
• 聚类 (Clustering): 如果我们没有预先标记的数据，而是有一堆混在一起的种子，我们希望通过分析种子的大小、颜色、形状等属性，将它们自动分成几组，并且假设这些组能合理地对应到芝麻和绿豆这两类，那么这就是一个聚类问题。聚类旨在根据对象之间的相似性或距离，将它们分组成多个簇，每簇内部的对象相似度较高，而簇间相似度较低。
• 因此，决定这是分类还是聚类问题的关键在于是否有预定义的类别标签。如果有标签，就是分类；如果没有，而是需要自动发现类别，那就是聚类。

这样学术性的回答好复杂＞﹏＜

我的老师教给我的：

也就是说，需要训练数据，构建模型的问题是分类问题，很显然这里没有用到，所以是聚类问题。聚类问题关键在于根据某种标准将相似度高的对象分到一起。

你能理解吗？

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