k-means 和knn区别

k-means和knn是两种常见的机器学习算法，它们在应用场景和工作原理上有一些区别。

1. k-means聚类算法：
- k-means是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为k个不同的簇。
- 它通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心点，直到达到收敛条件。
- k-means算法需要预先指定簇的数量k，并且对于每个簇，都需要选择一个初始的中心点。
- 优点：简单、易于实现和理解；适用于大规模数据集。
- 缺点：对于非凸形状的簇效果较差；对初始中心点的选择敏感。

2. k近邻（k-nearest neighbors，简称knn）算法：
- knn是一种有监督学习算法，用于分类和回归问题。
- 它基于实例之间的距离度量，通过找到最近的k个邻居来进行预测。
- 对于分类问题，knn根据k个最近邻居中各类别的数量来确定新样本所属的类别。
- 对于回归问题，knn根据k个最近邻居的平均值或加权平均值来预测新样本的值。
- 优点：简单、易于理解和实现；适用于多类别问题；对于训练数据没有假设。
- 缺点：计算复杂度高；对于高维数据和大规模数据集效果较差；对于不平衡数据集敏感。