KNN和K-Means的区别
KNN和K-Means的区别
KNN |
K-Means |
1.KNN是分类算法
2.监督学习 3.喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 |
1.K-Means是聚类算法
2.非监督学习 3.喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 |
没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning | 有明显的前期训练过程 |
K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label设为c | K的含义:K是人工固定好的数字,假设数据集合可以分为K个簇,由于是依靠人工定好,需要一点先验知识 |
相似点:都包含这样的过程,给定一个点,在数据集中找离它最近的点。即二者都用到了NN(Nears Neighbor)算法,一般用KD树来实现NN。 |
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