knn算法与kmeans的缺点

knn算法的缺点：

1. 计算复杂度高：在大规模数据集上，knn算法的计算复杂度较高，需要计算每个测试样本与训练样本之间的距离，这个过程需要大量的计算量和存储空间。

2. 对异常值敏感：knn算法的分类结果很容易受到异常值的影响，因为异常值可能会使得距离计算失真，从而导致分类错误。

3. 精度受k值的影响：knn算法的分类结果很大程度上取决于选择的k值，如果k值过小或过大都会影响分类的精度。

kmeans算法的缺点：

1. 对初始值敏感：kmeans算法的结果很大程度上取决于初始值的选择，不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。

2. 难以处理非凸形状数据集：kmeans算法只能处理凸形状的数据集，对于非凸形状的数据集，可能会导致聚类结果不理想。

3. 聚类数需要事先确定：kmeans算法需要事先确定聚类的数量，但是在实际应用中，聚类数量往往不是事先确定的，这就需要使用其他的方法来确定聚类数量。

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KNN 算法与 Kmeans 算法的区别，分别说一下算法流程

K-Nearest Neighbors (KNN) 算法和 K-Means 算法都是常用的无监督学习方法，但它们在数据处理、目的、计算复杂性和应用上有所不同。

**KNN（K-Nearest Neighbors）算法**：
1. **基本思想**：KNN是一种基于实例的学习方法，通过比较新样本与训练集中所有样本的距离，将新样本归类为最接近它的K个训练样本所属类别最多的类别。
2. **算法流程**：
- 训练阶段：无训练过程，直接保存所有的训练样本及其标签。
- 预测阶段：对于新的未知样本，计算其与所有已知样本之间的距离，选取K个最近的邻居，然后根据这K个邻居的类别进行多数投票，决定未知样本的类别。
3. **优点与缺点**：简单直观，不需要假设数据分布，但计算量大，尤其是当数据集非常大时。

**K-Means 算法**：
1. **基本思想**：K-Means是一种聚类算法，将数据划分为K个相互独立且密集的簇，每个簇由一个质心（中心点）代表，目的是最小化簇内所有点到质心的平均距离（误差平方和）。
2. **算法流程**：
- 初始化：随机选择K个点作为初始质心。
- 分配阶段：每个数据点分配到最近的质心所在的簇。
- 更新阶段：根据每个簇内的数据点更新质心。
- 重复步骤2和3，直到质心不再改变或达到预设迭代次数。
3. **优点与缺点**：简单快速，适合大数据集，但对初始质心敏感，而且簇的形状必须是球形或者近似球形。