通过聚类分析形成的共同标签和规则类标签有一些区别。规则类标签通常是根据事先定义好的规则或条件进行分类的，这些规则或条件是已知的，并且是可以被编程或算法自动化识别的。规则类标签的创建和维护需要手动操作，并且需要具备相应的领域知识和编程技能。相比之下，通过聚类分析形成的共同标签是基于数据的相似性和统计特性进行的，它们是通过算法自动从数据中学习的。聚类算法可以在没有先验知识的情况下发现数据中的相似性，并生成新的标签。这些标签是根据数据中的模式和趋势自动生成的，因此它们可以更好地捕捉数据的内在特征和模式。总的来说，规则类标签是手动创建的，基于已知的规则和条件，而聚类分析形成的共同标签是自动从数据中学习的，基于数据的相似性和统计特性。
