列出以下三项任务的相同之处和不同之处：分类、回归和聚类。
请描述分类、回归和聚类的相同点和不同点。
相同之处：

1. 都是监督学习（supervised learning）和无监督学习（unsupervised learning）的基本任务之一。
2. 都是由输入数据经过算法处理，得到输出结果的过程。
3. 都是通过模型训练来实现的，模型训练的流程是一样的，只是模型本身的不同导致了训练方法的不同。

不同之处：

分类（Classification）任务是一种监督学习任务，目的是对输入样本进行分类，将样本分配到已知的类别或标签中。例如将图片识别为动物、车辆或数字等。

回归（Regression）任务也是一种监督学习任务，目的是对输入样本进行连续数值的预测或估计。例如预测房价、销售额、人口增长率等。

聚类（Clustering）任务是一种无监督学习任务，目的是对无标记的数据进行分组，将相似的样本放在同一组中，不同的样本放在不同的组中。例如将顾客分类成不同的群体，发现数据中的潜在类别等。

分类和回归任务都是为了预测目标变量，而聚类则是为了理解数据之间的关系、发现潜在的类别以及为其他任务（如分类）提供数据预处理。