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    Classification是根據一些變數的數值作計算，再依照結果作分類（計算的結果最后會被分類為幾個少數的離散數值，例如將一組資料分為“可能會回應”或是“可能不會回應”兩類）。
    Classification常被用來處理如前所述的郵寄對象篩選的問題。
 

    我們會用一些已經根據歷史經驗分好類的資料來研究它們的品牌策劃特征，然后再根據這些特征對其他未經分類的或新的資料作預測。
    這些用來尋找特征的已分類資料可能來自現有的客戶資料，或是將一個完整資料庫做部分取樣，再經由實際的運作來測試，譬如利用一個大型郵寄對象資料庫的部分取樣來建立一個分類模型，再利用這個模型來對資料庫的其他資料或是新的資料作分類預測。
    Clustering用在將資料分群，其目的在于將群間的差異找出來，同時也將群內成員的相似性找出來。