KNN和Kmeans聚类有什么不同?

这两种算法之间的根本区别是,Kmeans本质上是无监督学习而KNN是监督学习。Kmeans是聚类算法,KNN是分类(或回归)算法。

Kmeans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。该算法试图维持这些簇之间有足够的可分离性。由于无监督的性质,这些簇没有任何标签。

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。它也被称为懒惰学习法,因为它涉及最小的模型训练。因此,它不用训练数据对未看见的数据集进行泛化。

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