KNN和K-Means的區別
KNN和K-Means的區別
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KNN |
K-Means |
| 1.KNN是分類算法
2.監督學習 3.餵給它的數據集是帶label的數據，已經是完全正確的數據 |
1.K-Means是聚類算法
2.非監督學習 3.餵給它的數據集是無label的數據，是雜亂無章的，經過聚類後才變得有點順序，先無序，後有序 |
| 沒有明顯的前期訓練過程，屬於memory-based learning | 有明顯的前期訓練過程 |
| K的含義：來了一個樣本x，要給它分類，即求出它的y，就從數據集中，在x附近找離它最近的K個數據點，這K個數據點，類別c占的個數最多，就把x的label設為c | K的含義：K是人工固定好的數字，假設數據集合可以分為K個簇，由於是依靠人工定好，需要一點先驗知識 |
| 相似點：都包含這樣的過程，給定一個點，在數據集中找離它最近的點。即二者都用到了NN(Nears Neighbor)算法，一般用KD樹來實現NN。 | |
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