KNN和KMEANS聚类（kmeans clustering）有什么不同【面试题详解】

今天爱分享给大家带来KNN和KMEANS聚类（kmeans clustering）有什么不同【面试题详解】，希望能够帮助到大家。
不要被它们的名字里的“K”误导。

你应该知道，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。

KMEAN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。NN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，因为它涉及最小的模型训练。因此，它不用训练数据对未看见的数据集进行泛化。