聚类无监督学习，不一定反映真实分类

正确答案是：C: 聚类结果一定总是能够反映数据的真实分类。

专业分析：
- 选项A：聚类的典型算法包括K-Means，DBSCAN，层次聚类，光谱聚类，这些都是常见的聚类算法，因此这个描述是正确的。
- 选项B：分类的典型算法包括决策树，贝叶斯，逻辑回归，这些都是常见的分类算法，因此这个描述是正确的。
- 选项C：聚类是一种无监督学习方法，目的是将数据分成不同的组或簇，但聚类结果不一定总是能够反映数据的真实分类。聚类算法根据数据的特征和相似度进行分组，结果可能与实际分类有差异，因此这个描述是错误的。
- 选项D：分类是一种有监督学习方法，训练模型时使用带标签的数据，分类结果是确定的，即每个输入数据点都会被分配到某个预定义的类别，因此这个描述是正确的。