kNN與kMeans聚類算法的區別
KNN K-Means 目的是為了確定一個點的分類 目的是為了將一系列點集分成k類 KNN是分類算法 K-Means是聚類算法 監督學習，分類目標事先 ...
原文：KNN和Kmeans聚類有什么不同？
這兩種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是聚類算法，KNN是分類 或回歸 算法。 Kmeans算法把一個數據集分割成簇，使得形成的簇是同構的，每個簇里的點相互靠近。該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，這些簇沒有任何標簽。 KNN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 ...
2019-04-23 21:31 0 1147 推薦指數：
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