本篇內容對應 AI應用規劃師初級考綱：L11301/L11302/L11402，請著重先理解關鍵名稱
上一篇我們談的是「我該如何「分類」？」，
但很多人其實卡在另一個問題：
👉 那我現在遇到的情況，真的是「分類」嗎？還是其實該「分群」？
[場景]
在倉庫任職的小張接到任務：要把一堆舊珠子整理出來，他看到那些珠子後傻眼了，怎麼分啊？顏色、形狀、大小、用途都不同......
於是，他請教了前輩，得到了幾個結論：
1. 依「形狀」區分
2. 依「顏色」區分
3. 依「大小」區分
4. ......
小張又困擾了，究竟該怎麼區分呢？
看到這裡，大家一定有很多想法。
換個場景，我們如果面臨的是商品銷售、材料採購、生產設備？又或者是經營決策呢？
接下來，我們來了解「分類」和「分群」是什麼？它們適用場景又是什麼？
分類（Classification）
- 「分類」是指依照某些標準(特徵 Feature)，把事物歸劃到「特定的類別(Label)」中。
例如老師教學生認識水果。
老師拿出一堆水果，告訴學生「這是蘋果、這是香蕉、這是橘子」，學生記住每種水果的特徵後，下次看到類似的水果就能說出「這是蘋果」。
重點是老師事先告訴你答案(類別)，你照著學。也就是說：讓學生辨識的水果原先就已經存在答案」，所以學生可以依「特徵」配對「答案(類別或標籤)」。
分群（Clustering）
- 「分群」是指東西雖然有資料(特徵 Feature)，但事先不知道它們是什麼種類(類別或標籤)。
例如上面的珠子。
沒人告訴你該怎麼分類，你自己觀察它們的特徵後發現「咦，這幾個都是圓的」、「那幾個都是紅色的」、「這些珠子沒有洞」，然後你自己決定把相似的東西放一堆。沒有標準答案，你自己找出規律。
到這裡，其實可以先不用管專有名詞，
我們只問一個問題： 「現在這件事，有沒有人先告訴你正確答案？」
先看二者最直接的差別：
- 分類：有標準答案，照著學
- 分群：沒有標準答案，自己找規律
兩者的適用場景
✔ 分類（已知道某一答案需要搭配哪些特徵）
- 垃圾郵件分類
- 圖片辨識（貓 vs 狗）
- 醫療診斷（良性/惡性）
- 客戶是否會流失（是/否）
✔ 分群（不知道答案長什麼樣，只能自己找規則來分組）
- 客戶分群（找出不同消費族群）
- 文本分群（找出相似文章）
- 圖像分割
- 社群網路社群偵測
補充：「分類」「分群」常出現在情境題，會描述一個複雜的場景讓考生選擇。
[想一下]：推薦系統比較像「分類」還是「分群」？
課程說明
- 為方便大家學習，我將全部章節進行劃分，如圖片所示(AI-900範圍較小)。
- 同時，每當完成某一主題介紹時，我也會在圖上「插旗」，讓學習者明白自己的進度。
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