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...
区别1:分类的目标不同。 聚类和分类最大的不同在于,knn分类的目标是事先已知的,而kmeans聚类则不一样,聚类事先不知道目标变量是什么,类别没有像分类那样被预先定义出来,所以,聚类有时也叫无监督学习。聚类分析试图将相似的对象归入同一簇,将不相似的对象归为不同簇, 区别2:速度不同。 K-means算法虽然比较容易...
K-Means 1.KNN是分类算法 2.监督学习 3.喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 1.K-Means是聚类算法 2.非监督学习 3.喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 ...
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。 K-NN 是惰性学习者,而 K-Means 是渴望学习者,不需要训练。急切的学习者有一个模型拟合,这意味着一个训练步骤,但一个懒惰的学习者没有训练阶段。 如果所有数据都具有相同的规模,K-NN 的性能会好得多,但对于 K-means 则不然。 ...
3、他们之间的区别(1)KMeans是无监督学习算法,KNN是监督学习算法。 (2)KMeans算法的训练过程需要反复迭代的操作(寻找新的中心),但是KNN不需要。 (3)KMeans中的K代表的是聚类中心的个数,KNN的K代表的是选择与新测试样本距离最近的前K个训练样本。 0 收藏 回复 请登录后评论 关于...
knn属于监督学习,类别是已知的,通过对已知分类的数据进行训练和学习,找到这些不同类的特征,再对未分类的数据进行分类。kmeans属于非监督学习,事先不知道数据会分为几类,通过聚类分析将数据聚合成几个群体。 1knn和kmeans的区别 1.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...
k-means是聚类(无监督学习),先定好k个类别,然后随机确定k个坐标(聚类中心),各点离哪个坐标近就算做哪类,然后不停算平均值求出中心,直到稳定,聚类完成。有训练的过程。 k-means++使初始的聚类中心坐标相距尽可能远。 knn = k nearest neighbor是分类(监督学习),定好k直接把待分类点周边最近的k个点计数,数量...
KNN(K-Nearest Neighbors,K-近邻算法)和K-means是两种在机器学习领域中广泛使用的算法,它们虽然名字相似,但原理和应用领域截然不同。 KNN算法 KNN是一种基于实例的学习方法,也称为懒惰学习器,因为它实际上并不进行任何训练阶段,而是在需要预测时直接使用训练数据。KNN的工作原理非常简单直观:给定一个新的数据点,算法...
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...