knn和k-means的区别

KNN（K-Nearest Neighbor）和K-Means是两种不同的机器学习算法，它们在问题类型、应用场景和算法过程上有所区别。首先，KNN是一种监督学习算法，用于解决分类问题。它通过计算未知样本与最近的K个已知样本之间的距离，来确定未知样本所属的类别。KNN需要有标签的训练数据来进行分类。而K-Means是一种非监督学习算法，用于解决聚类问题。它通过人为选定的K个聚类中心，计算样本与聚类中心之间的距离，将样本分配到离其最近的聚类中心所代表的类簇中。然后根据类簇内的所有点重新计算类簇的中心点，迭代进行分配和更新，直至类簇中心点不再变化或达到指定的迭代次数。此外，KNN没有明显的训练过程，而K-Means需要迭代计算类簇中心点。KNN是根据最近的K个样本来判断未知样本的类别，而K-Means是根据样本与聚类中心的距离来进行聚类。总结来说，KNN是一种用于分类问题的监督学习算法，而K-Means是一种用于聚类问题的非监督学习算法。它们在问题类型、应用场景和算法过程上有所区别。 #### 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* [面试回答：KNN和K-Means的区别？](https://blog.csdn.net/qq_29168809/article/details/104221199)[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] - *3* [KNN和kmeans算法的区别](https://blog.csdn.net/skyllerone/article/details/126954351)[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] [ .reference_list ]

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