kNN与kMeans聚类算法的区别
KNN K-Means 目的是为了确定一个点的分类 目的是为了将一系列点集分成k类 KNN是分类算法 K-Means是聚类算法 监督学习，分类目标事先 ...
原文：KNN和Kmeans聚类有什么不同？
这两种算法之间的根本区别是，Kmeans本质上是无监督学习而KNN是监督学习。Kmeans是聚类算法，KNN是分类 或回归 算法。 Kmeans算法把一个数据集分割成簇，使得形成的簇是同构的，每个簇里的点相互靠近。该算法试图维持这些簇之间有足够的可分离性。由于无监督的性质，这些簇没有任何标签。 KNN算法尝试基于其K 可以是任何数目 个周围邻居来对未标记的观察进行分类。它也被称为懒惰学习法，因为它 ...
2019-04-23 21:31 0 1147 推荐指数：
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