​分类法和品种法的区别:

分类法和品种法是数据分析中常用的两种技术，两者有着很大的不同。 
 
分类法是指将一类样本根据其特征进行分类，通常使用聚类分析或决策树等算法，根据样本的特征对样本进行分类，以便确定样本所属的类别，并用于分析样本类别之间的相似性和差异性。 
 
品种法是指将一类样本的特征抽取出来，然后根据其特征形成不同的品种，再将不同品种的样本放入数据集中，以分析样本的特征并建立一套算法来进行分类，以便对样本进行统一分类。 
 
总之，分类法是根据样本特征来分类，而品种法是先从一类样本中抽取出特征，然后利用特征进行分类。 
 
拓展知识：机器学习中也有分类算法，它们可以根据训练数据的特征对新的数据进行分类，常用的有决策树、K近邻算法、逻辑回归和支持向量机等。