kNN与k-means的区别

kNN和k-means都是机器学习中常用的算法，但是它们的应用场景和实现方式有很大的不同。

首先，kNN（k-Nearest Neighbors）是一种监督学习算法，它是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归。在分类问题中，给定一个新的样本，kNN算法会查找训练集中与该样本最接近的k个样本，根据这k个样本的标签来确定该样本的类别。在回归问题中，kNN算法会计算k个最近邻居的平均值或加权平均值，作为预测结果。

而k-means是一种无监督学习算法，用于聚类分析。它通过将数据集中的样本分为k个簇（cluster），使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的相似度较低。k-means算法的基本思想是：首先随机选择k个点作为初始的聚类中心，然后将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇中，接着重新计算每个簇的中心点，直到聚类中心不再改变或达到预定的迭代次数为止。

因此，kNN和k-means的主要区别在于它们的应用场景和实现方式。kNN适用于分类和回归问题，而k-means适用于聚类分析。此外，kNN是基于实例的学习方法，需要存储所有的训练样本，而k-means是基于聚类中心的方法，只需要存储聚类中心和每个样本所属的簇的信息即可。