分類法和品種法是數據分析中常用的兩種技術，兩者有著很大的不同。 
 
分類法是指將一類樣本根據其特征進行分類，通常使用聚類分析或決策樹等算法，根據樣本的特征對樣本進行分類，以便確定樣本所屬的類別，并用于分析樣本類別之間的相似性和差異性。 
 
品種法是指將一類樣本的特征抽取出來，然后根據其特征形成不同的品種，再將不同品種的樣本放入數據集中，以分析樣本的特征并建立一套算法來進行分類，以便對樣本進行統一分類。 
 
總之，分類法是根據樣本特征來分類，而品種法是先從一類樣本中抽取出特征，然后利用特征進行分類。 
 
拓展知識：機器學習中也有分類算法，它們可以根據訓練數據的特征對新的數據進行分類，常用的有決策樹、K近鄰算法、邏輯回歸和支持向量機等。