简单地说，“多模态”是指一个数据集（变量），其中有多个模式，而“多变量”是指一个数据集，其中有多个变量。

这是一个简单的演示，用 R 编码：

set.seed(5104)
x1mm = c(rnorm(50, mean=-2), rnorm(50, mean=2))
x1um = rnorm(100, mean=0.5, sd=sqrt(3))
plot(density(x1mm), main="multimodal data")
plot(density(x1um), main="unimodal data")

y = .5*x1um + rnorm(100)
plot(x1um, y, xlab="X", ylab="Y", main="bivariate data")

这就是它的要点。当您有响应变量和回归变量，并且想要拟合映射它们的模型时，“多变量”的使用取决于映射的性质。当只有一个响应和一个协变量时，我们说这是简单回归；如果有多个协变量，我们说它是多元回归；如果有多个响应变量，我们称之为多元回归。就您而言，我认为您对聚类/无监督学习感兴趣，因此这些区别并不真正适用。

然而，集群方面使这更有趣。为了成功集群，您通常希望您的数据在完整数据空间中是多模式的。通过找到一个分区来找到集群/潜在分组，该分区将数据分成比原始（未分区）超集更连贯的单峰子集。

多变量是指您有多个结果变量（不是水平）的情况。如果您只有一个结果变量，则可以说是单变量问题。但正如@gung 已经说过的那样，在实践中，有时甚至在教科书中，这些术语都会变得有点模糊，并且通常指的是你有两个以上输入变量的情况，例如多元回归等。

其中多模式是指实验设计。有人说，如果您用不同的方法（例如问卷调查和观察）测量一个构造，则模型是多模态的。但它也可以指您的数据的分布。

总而言之，这些术语的含义在很大程度上取决于上下文。