La classificazione del testo è un metodo di apprendimento supervisionato che richiede dati di addestramento etichettati e comporta attività di classificazione come l'analisi del sentiment e il rilevamento dello spam, in cui l'output è un'etichetta di classe come positiva, negativa o neutra per l'analisi del sentiment o spam e non spam per rilevamento della posta indesiderata. Il clustering di testo, d'altra parte, è un approccio di apprendimento non supervisionato che non si basa su dati di addestramento etichettati. È un processo in cui i documenti vengono raggruppati in raccolte o cluster in base alla loro somiglianza. Il clustering può aiutare a ridurre la dimensionalità di un set di dati di grandi dimensioni, comprendere meglio una raccolta di documenti vedendo quali documenti sono simili o scoprire strutture e argomenti all'interno di un gruppo di documenti. A differenza della classificazione del testo, l'output del processo di clustering è un insieme di cluster in cui ogni cluster contiene documenti simili.
Spiegare la differenza tra classificazione del testo e clustering del testo.