两种算法之间的根本区别是,K-means本质上是无监督学习,而KNN是监督学习;K-means是聚类算法,KNN是分类(或回归)算法。K-means算法把一个数据集分割成簇,使得形成的簇是同构的,每个簇里的点相互靠近。KNN算法尝试基于其k(可以是任何数目)个周围邻居来对未标记的观察进行分类。 KNN的算法原理:分类算法,监督学习,数据...
K-means算法基于数据点之间的距离来进行簇的划分,通过最小化簇内数据点的差异性来实现簇的紧凑性。 KNN算法基于数据点之间的距离来进行预测,根据最近邻的标签或数值来推断未知数据点的类别或数值。 总结 K-means和KNN算法虽然都涉及到“K”这个参数,但它们在应用场景、任务类型和工作原理上有着明显的区别。K-means...
data= np.loadtxt(fileName,delimiter='\t')#按照符号\t分隔print(data.shape)#(10, 2)returndata#欧氏距离计算defdistEclud(x,y):returnnp.sqrt(np.sum((x-y)**2))#计算欧氏距离#为给定数据集构建一个包含K个随机质心的集合defrandCent(dataSet,k): m,n= dataSet.shape#m为数据的个数,n为数据长度...
KNN算法是一种最经典和最简单的有监督学习方法。 特征空间中两个实例点之间的距离是二者相似程度的反应,所以K近邻算法中一个重要的问题是计算样本之间的距离,以确定训练样本中哪些样本与测试样本更加接近。 在实际应用中,我们往往需要根据应用的场景和数据本身的特点来选择距离计算方法。当已有的距离方法不能满足...
KNN算法是分类算法,分类算法肯定是需要有学习语料,然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集,将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类 K-means算法是聚类算法,聚类算法与分类算法最大的区别是聚类算法没有学习语料集合。 K-means算法 K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象...
之前讲解了有监督学习分类算法KNN,这期讲解无监督学习聚类算法K-Means(也称K-平均,K-均值),我们知道KNN和K-Means区别主要有两点: KNN是有监督,K-Means无监督,KNN是分类算法,K-Means是聚类算法。 预热 监督学习和无监督学习 对于"监督学习"(supervised learning),其训练样本是带有标记信息的,并且监督学习的目的是...
看到一群人在妈妈杯D题使用Kmeans算法,这里我简单说一下区别于KNN算法。 一、区别点 K-NN 是监督机器学习,而 K-means 是无监督机器学习。监督:已知结果,无监督:不知道结果。 K-NN 是一种分类或回归机器学习算法,而K-means是一种聚类机器学习算法。
算法的世界里,KNN和KMeans就像是一对性格迥异的好兄弟,虽然他们都在数据的海洋里帮助我们一起探索未知的秘密,但是他们的工作方式和目标却各有千秋。先来说说相似之处吧。KNN和KMeans都是我们在机器学习领域里常用到的算法,他们都在数据的聚类和分类上有着很重要的作用。
KNN的特殊情况是k =1的情况,称为最近邻算法。对输入的实例点(特征向量)x ,最近邻法将训练数据集中与x 最近邻点的类作为其类别。 (1)一般k 会取一个较小的值,然后用过交叉验证来确定; (2)距离度量:一般是欧式距离(二范数),或者曼哈顿距离(一范数) ...
k-means 算法 k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工