监督学习即是supervised learning，原始数据中有每个数据有自己的数据结构同时有标签，用于classify，机器learn的是判定规则，通过已成熟的数据training model达到判断新点类型的目的。
非监督学习即是unsupervised learning，原始数据中没有附加标签，仅有数据结构，cluster的过程是机器发现相似数据结构先去找相似pattern，没有新加入的数据，仅是对原始数据的描述。
