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这个问题可以回答得很简单：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。
但根据知乎惯例，答案还是要继续扩展的。
首先看什么是学习（learning）？一个成语就可概括：举一反三。此处以高考为例，高考的题目在上考场前我们未必做过，但在高中三年我们做过很多很多题目，懂解题方法，因此考场上面对陌生问题也可以算出答案。机器学习的思路也类似：我们能不能利用一些训练数据（已经做过的题），使机器能够利用它们（解题方法）分析未知数据（高考的题目）？
最简单也最普遍的一类机器学习算法就是分类（classification）。对于分类，输入的训练数据有特征（feature），有标签（label）。所谓的学习，其本质就是找到特征和标签间的关系（mapping）。这样当有特征而无标签的未知数据输入时，我们就可以通过已有的关系得到未知数据标签。
在上述的分类过程中，如果所有训练数据都有标签，则为有监督学习（supervised learning）。如果数据没有标签，显然就是无监督学习（unsupervised learning）了，也即聚类（clustering）。
目前分类算法的效果还是不错的，但相对来讲，聚类算法就有些惨不忍睹了。确实，无监督学习本身的特点使其难以得到如分类一样近乎完美的结果。这也正如我们在高中做题，答案（标签）是非常重要的，假设两个完全相同的人进入高中，一个正常学习，另一人做的所有题目都没有答案，那么想必第一个人高考会发挥更好，第二个人会发疯。
这时各位可能要问，既然分类如此之好，聚类如此之不靠谱，那为何我们还可以容忍聚类的存在？因为在实际应用中，标签的获取常常需要极大的人工工作量，有时甚至非常困难。例如在自然语言处理（NLP）中，Penn Chinese Treebank在2年里只完成了4000句话的标签……
这时有人可能会想，难道有监督学习和无监督学习就是非黑即白的关系吗？有没有灰呢？Good idea。灰是存在的。二者的中间带就是半监督学习（semi-supervised learning）。对于半监督学习，其训练数据的一部分是有标签的，另一部分没有标签，而没标签数据的数量常常极大于有标签数据数量（这也是符合现实情况的）。隐藏在半监督学习下的基本规律在于：数据的分布必然不是完全随机的，通过一些有标签数据的局部特征，以及更多没标签数据的整体分布，就可以得到可以接受甚至是非常好的分类结果。（此处大量忽略细节）
因此，learning家族的整体构造是这样的：
有监督学习（分类，回归）
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半监督学习（分类，回归），transductive learning（分类，回归）
↕
半监督聚类（有标签数据的标签不是确定的，类似于：肯定不是xxx，很可能是yyy）
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无监督学习（聚类）