老师，请问KNN和K-means的区别

嗨，从没放弃的小努力你好：

一、KNN（K - 近邻算法）

应用场景：

1. 分类问题：

• 图像识别：可以用于识别图像中的物体类别。例如，判断一张照片中的动物是猫、狗还是其他动物。
• 文本分类：根据文本的内容将其分为不同的类别，如新闻分类、邮件分类等。
• 医学诊断：根据患者的症状和检查结果，对疾病进行分类诊断。

1. 回归问题：

• 房价预测：根据房屋的特征（如面积、位置、房间数量等）和附近房屋的价格，预测新房屋的价格。
• 股票价格预测：结合股票的历史价格数据和其他相关因素，预测未来股票价格的走势。

KNN 是监督式学习算法，target 是已知的类别标签或数值。在分类问题中，target 是样本的类别标签；在回归问题中，target 是连续的数值。

二、K-Means（K - 均值算法）

应用场景：

1. 数据聚类：

• 客户细分：将客户按照购买行为、偏好等特征进行聚类，以便企业更好地了解客户群体，制定个性化的营销策略。
• 图像分割：将图像中的像素点根据颜色、纹理等特征进行聚类，实现图像的分割。
• 文档聚类：对大量文档进行聚类，以便快速找到相关主题的文档。

1. 异常检测：

• 通过对数据进行聚类，识别出与大多数数据点差异较大的异常点。例如，在网络安全领域，检测异常的网络流量。

1. 数据压缩：

• 可以将数据点聚类后，用聚类中心来代表该聚类中的所有数据点，从而实现数据压缩。

K-Means 是无监督式学习算法，没有明确的 target。它的目的是将数据划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似性，而不同簇之间的数据点具有较大的差异性。

----------------------------------------------
就算太阳没有迎着我们而来，我们正在朝着它而去，加油！

嗨，爱思考的PZer你好：

这两个算法除了都有个k以外，没有什么共同点。

除了已经提到的“一个是监督式学习一个是非监督式学习的方法”以外，KNN是利用neighbor来分类，k-means没有。无论从性质上还是具体操作上，都完全不同，在实际题目中非常容易区分。

----------------------------------------------
加油吧，让我们一起遇见更好的自己！