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KNN和k-means聚類有什么不同？

更新時(shí)間:2020年09月21日15時(shí)10分 來(lái)源:傳智播客 瀏覽次數(shù):

KNN：

• KNN算法主要是用于解決監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類問(wèn)題

• 其數(shù)據(jù)集是由特征值和目標(biāo)值組成，使用的數(shù)據(jù)是已經(jīng)標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)

• KNN算法是一種懶惰算法，沒(méi)有明顯的前期訓(xùn)練過(guò)程

• 里面的K值表示把這個(gè)樣本點(diǎn)分到哪個(gè)類別的參考數(shù)據(jù)點(diǎn)

K-Means:

• k-means算法主要是用于解決無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題

• 其數(shù)據(jù)集只有特征值，使用的數(shù)據(jù)是雜亂無(wú)序的，經(jīng)過(guò)聚類之后才會(huì)變得稍微有點(diǎn)順序

• 前期有明顯的訓(xùn)練過(guò)程

• 里面的K值表示最后要聚成幾類

KNN和K-Means的相似點(diǎn)：

兩者計(jì)算的過(guò)程，都包含在數(shù)據(jù)集中找離其最近的點(diǎn)，然后進(jìn)行判斷。


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