聚类分析与分类分析是数据分析中两种常见的方法，它们在目的、实现方式和应用场景上存在本质区别。以下是两者的主要差异：

1. 目的不同

聚类分析

：是一种无监督学习方法，其目的是将数据集中相似的数据样本聚集到同一个簇中。聚类分析不需要预先知道数据的类别标签，而是通过计算数据点之间的相似度，将相似的数据聚集在一起。

分类分析

：是一种有监督学习方法，其目的是根据已知的标签，将数据集中的数据样本分到不同的类别中。分类分析需要提供一系列的“已知标签”数据作为训练集，以便模型能够从这些数据中学习如何对未知数据进行分类。

2. 实现方式不同

聚类分析

：在聚类过程中，我们并不关注每个簇的具体标签，我们的目标是仅通过计算数据点之间的相似度，将相似的数据聚集在一起。因此，聚类算法主要关注相似度的计算，而无需使用训练数据进行学习。

分类分析

：分类分析则需要提供一系列的“已知标签”数据作为训练集，以便分类器能够从这些数据中“学习”如何对未知数据进行分类。这个过程通常被称为监督学习。

3. 应用场景不同

聚类分析

：常用于探索性数据分析，例如市场细分、客户分群、图像处理等领域。聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在结构和模式。

分类分析

：常用于预测性数据分析，例如垃圾邮件过滤、疾病诊断、信用评分等领域。分类分析可以帮助我们根据已知的数据特征，预测新数据的类别。

4. 类别是否预先定义

聚类分析

：类别是未知的，聚类分析的目标是发现数据中的自然分组。

分类分析

：类别是预先定义的，分类分析的目标是根据已知的类别标签，将新数据分配到相应的类别中。

5. 学习方式

聚类分析

：属于无监督学习，不需要训练数据。

分类分析

：属于有监督学习，需要训练数据。

6. 结果解释

聚类分析

：聚类结果是探索性的，需要结合专业知识和实际应用场景进行解释。

分类分析

：分类结果是预测性的，可以直接用于决策和预测。

7. SPSSAU中的应用

在SPSSAU(在线SPSS)平台中，聚类分析可以通过【进阶方法】→【聚类】和【进阶方法】→【分层聚类】两个路径实现。而分类分析则可以通过【机器学习】模块方法实现。

通过以上对比，可以看出聚类分析与分类分析在目的、实现方式和应用场景上存在显著差异。选择哪种方法取决于具体的研究问题和数据特征。