聚类就是分类，它按照数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，但不同类别之间数据的相似性尽可能小，跨类的数据关联性很低。A. 正确B. 错误

B. 错误

解析：

聚类和分类虽然在某些方面有相似之处，但它们是两个不同的概念和方法。

分类（Classification）：分类是一种监督学习方法，要求有标记的训练数据。其目的是根据训练数据中的标签，将新数据分配到已知的类别中。分类算法使用已知的类别标签进行模型训练，并预测新数据的类别。

聚类（Clustering）：聚类是一种无监督学习方法，不需要事先标记的数据。其目的是根据数据的相似性和差异性，将一组数据自动分成几个组或簇。聚类算法通过分析数据的内在结构，将相似的数据点聚集在一起，而将不同的数据点分开。

虽然聚类和分类都涉及将数据分组，但它们的目标和方法不同。聚类的目标是使同一簇内的数据点之间的相似性最大化，而不同簇之间的相似性最小化。而分类则是将数据点分配到预定义的类别中。

综上所述，聚类不等同于分类。因此，题目中的陈述是错误的，正确答案是B。