在机器学习中，监督学习与非监督学习的主要区别是什么？请给出每种学习方法的实际应用

在机器学习中，监督学习与非监督学习的主要区别是什么？请给出每种学习方法的实际应用例子。

在机器学习中，监督学习和非监督学习是两种主要的学习方法，它们之间有一些显著的区别。

### 监督学习
**定义**：监督学习是一种机器学习方法，在这种方法中，模型在训练时使用带有标签的数据。每个训练样本都有相应的目标输出（标签），模型通过学习输入数据与输出标签之间的关系来进行预测。

**实际应用例子**：
1. **分类**：电子邮件垃圾分类（将邮件分为“垃圾邮件”和“正常邮件”）。
2. **回归**：房价预测（根据房屋特征如面积、位置等预测房价）。

### 非监督学习
**定义**：非监督学习是一种机器学习方法，在这种方法中，模型在训练时使用的是未标记的数据。没有任何目标输出，模型的任务是从数据中发现潜在的结构或模式。

**实际应用例子**：
1. **聚类**：客户分群（根据购买行为将客户分为不同群体以制定市场策略）。
2. **降维**：主成分分析（PCA，用于简化数据，提取最重要的特征）。

### 总结
- **监督学习**依赖于带标签的数据，目标明确，适合用于分类和回归问题。
- **非监督学习**则处理未标记的数据，重点在于理解数据的结构和分布，适合用于聚类和降维等任务。

这两种学习方法各有优势，具体应用场景要根据问题的性质和数据的可用性来选择。