解释文本分类和文本聚类的区别。
文本分类是一种监督学习方法，需要标记好的训练数据，并涉及分类任务，例如情感分析和垃圾邮件检测，其中输出是一个类别标签，例如情感分析的积极、消极或中性标签，或垃圾邮件和非垃圾邮件的标签。

另一方面，文本聚类是一种无监督学习方法，不依靠标记好的训练数据。这是一个将文档基于相似性分成集合或聚类的过程。聚类可以帮助减少大型数据集的维度，通过查看哪些文本是相似的，更好地理解文档集合，或发现一组文档中的结构和主题。与文本分类不同，聚类过程的输出是一组包含相似文本的聚类集合。