クラスタリングはデータ解析やAIの手法で、大量のデータから統計的・機械学習的に類似したもの同士を自動的にまとめる作業です。あらかじめグループ数が決まっていない場合が多く、パターン認識やデータの潜在的な構造を発見するのに用いられます。
グループ化は複数のものを何らかの基準に従って人為的に分類・整理する行為です。カテゴリ分け、仕分けともいい、目的や用途に応じて意図的に分ける必要があります。あらかじめグループ数や分類基準が決まっていることが多いです。
クラスタリングはデータから隠れたパターンを客観的・統計的に発見する手法で、グループ数が未定のことが多く、機械学習・データ分析の文脈で使われます。一方、グループ化は人間の意思や既定の基準に基づいて意図的に分類する作業で、管理や整理の文脈で用いられます。クラスタリングはより科学的・自動的、グループ化はより実用的・恣意的な違いがあります。
データ分析や隠れたパターン発見ならクラスタリング。日常的な分類・整理・管理目的ならグループ化を選びます。クラスタリングは学術的・技術的、グループ化は一般的・実務的という使い分けが目安です。