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KNN和k-means聚類有什么不同？

更新時間:2020年09月21日15時10分 來源:傳智播客 瀏覽次數(shù):

KNN：

• KNN算法主要是用于解決監(jiān)督學習中的分類問題

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

• KNN算法是一種懶惰算法，沒有明顯的前期訓練過程

• 里面的K值表示把這個樣本點分到哪個類別的參考數(shù)據(jù)點

K-Means:

• k-means算法主要是用于解決無監(jiān)督學習問題

• 其數(shù)據(jù)集只有特征值，使用的數(shù)據(jù)是雜亂無序的，經(jīng)過聚類之后才會變得稍微有點順序

• 前期有明顯的訓練過程

• 里面的K值表示最后要聚成幾類

KNN和K-Means的相似點：

兩者計算的過程，都包含在數(shù)據(jù)集中找離其最近的點，然后進行判斷。


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