這兩種演算法之間的根本區別是，kmeans本質上是無監督學習而knn是監督學習。kmeans是聚類演算法，knn是分類（或回歸）演算法。
kmeans演算法把乙個資料集分割成簇，使得形成的簇是同構的，每個簇裡的點相互靠近。該演算法試圖維持這些簇之間有足夠的可分離性。由於無監督的性質，這些簇沒有任何標籤。
knn演算法嘗試基於其k（可以是任何數目）個周圍鄰居來對未標記的觀察進行分類。它也被稱為懶惰學習法，因為它涉及最小的模型訓練。因此，它不用訓練資料對未看見的資料集進行泛化。
kNN與kMeans聚類演算法的區別
knn k means 目的是為了確定乙個點的分類 目的是為了將一系列點集分成k類 knn是分類演算法 k means是聚類演算法 監督學習，分類目標事先已知 非監督學習，將相似資料歸到一起從而得到分類，沒有外部分類 訓練資料集有label，已經是完全正確的資料 訓練資料集無label，是雜亂無章的...
K Means聚類演算法
k means聚類演算法 intergret kmeans演算法的基本思想是初始隨機給定k個簇中心，按照最鄰近原則把待分類樣本點分到各個簇。然後按平均法重新計算各個簇的質心，從而確定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移動距離小於某個給定的值。k means聚類演算法主要分為三個步驟 1 第一步是為待聚類...
聚類演算法 K means
演算法接受引數 k 然後將事先輸入的n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足 同一聚類中的物件相似度較高 而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得乙個 中心物件 引力中心 來進行計算的。k means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典資料探勘演...