knn和kmeans
时间: 2023-08-26 08:06:03 浏览: 62
KNN(K-Nearest Neighbor)和K-means是两种不同的机器学习算法。
KNN是一种分类算法,它将距离相近的样本点分为同一类。KNN根据最近的K个点的类别来判断一个样本属于哪个类别。KNN是有标签的,即在训练阶段需要有已知类别的样本来进行学习。KNN算法没有显示的学习过程,而是在测试阶段通过计算样本与训练集中K个最近邻居的距离来确定样本的类别。\[1\]\[3\]
K-means是一种聚类算法,它将样本分为K个簇。K-means算法需要事先给定簇中心的个数K,并通过迭代的方式将样本分配到最近的簇中,然后更新簇中心。K-means算法的目标是使得簇内的样本相似度最大化,簇间的样本相似度最小化。K-means算法在聚类之前需要随机初始化K个质心,如果质心选择不好,可能会导致聚类结果较差。\[2\]
总结来说,KNN是一种分类算法,根据最近的K个邻居来判断样本的类别;而K-means是一种聚类算法,将样本分为K个簇。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [KNN(K近邻)和K-means(聚类)的区别](https://blog.csdn.net/weixin_43804047/article/details/128424463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [KNN和K-means算法](https://blog.csdn.net/VicXu/article/details/131012603)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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