分类、聚类和回归是数据分析中的三种主要方法，它们在目的、应用和实现方式上有着显著的区别。

首先，分类是一种预测性的数据分析技术，其主要目的是根据已有的数据集将新的数据项划分到特定的类别中。分类通常用于处理离散型的目标变量，例如，根据邮件内容判断其是否为垃圾邮件，或者根据患者的检查结果预测其是否患有某种疾病。在这个过程中，分类算法会学习已有数据中的模式和关系，以构建一个能够将新数据准确分类的模型。

其次，聚类是一种无监督学习的数据分析方法，其目的是将数据集中的相似数据项分组到同一个簇中，而不同簇之间的数据项则具有较大的差异性。与分类不同的是，聚类不需要预先定义类别，而是根据数据本身的特性自动进行分组。例如，在市场细分中，聚类可以帮助企业识别具有相似购买行为的客户群体，从而制定更加精准的营销策略。

最后，回归是一种用于预测数值型目标变量的数据分析方法。与分类不同，回归的目标变量是连续的，例如房价、销售额或温度等。回归模型通过分析自变量与目标变量之间的关系，构建一个能够预测新数据目标变量值的函数。例如，在房地产领域，回归模型可以根据房屋的面积、地理位置和装修程度等特征预测其市场售价。

综上所述，分类、聚类和回归在数据分析中各自扮演着不同的角色。分类关注于将数据划分到预定义的类别中，聚类则侧重于发现数据中的内在结构和分组，而回归则致力于预测数值型目标变量的值。这三种方法在实际应用中经常相互补充，共同为数据科学家和决策者提供全面的数据洞察和决策支持。