kNN 與 K均值聚類有何不同？

簡介

KNN 和 K均值聚類是兩種常用的機器學習技術，用於各種任務。兩種方法都使用引數 k，但它們應用於不同的問題，並且工作方式不同。在分類和迴歸問題中，KNN 是一種監督學習方法，而 K均值聚類是一種無監督學習方法。

在本文中，我們將探討 KNN 和 K均值聚類之間的主要區別，包括每種方法的學習型別、任務、輸入、距離計算、輸出、應用和侷限性。通過了解每種演算法的優缺點，我們可以為手頭的任務選擇最佳演算法，並避免常見的陷阱。無論您是新手還是經驗豐富的資料科學家，本文都將幫助您理解 KNN 和 K均值聚類之間的區別。

什麼是 kNN？

kNN（k 近鄰）是一種監督學習技術，在機器學習中用於分類和迴歸任務。這是一種簡單但有效的技術，可用於二元和多類場景。

kNN 演算法透過在訓練資料集中找到與新輸入最接近的 k 個數據點，然後使用它們的標籤（在分類的情況下）或值（在迴歸的情況下）來預測新輸入的輸出。kNN 中的“k”表示在進行預測時將考慮多少個最近鄰。雖然可以使用許多不同的距離度量來比較資料點的相似性，但歐幾里得距離是最常用的。

使用 kNN 對資料進行分類最流行的方法是使用 k 個最近鄰中的多數投票來選擇新輸入的預測類別標籤。在迴歸問題中，預測輸出值只是 k 個最近鄰的值的平均值。

kNN 的主要優點是其簡單性和靈活性。它可以處理噪聲資料、不完整資料以及複雜和非線性的資料模式。但是，當處理大型資料集時，kNN 的計算成本可能很高，因為它需要計算訓練集中的每個資料點與新輸入之間的距離。

總而言之，kNN 對於簡單的分類和迴歸任務是一種有用的技術，並且可以作為更復雜問題的良好起點。

什麼是 K均值聚類？

K均值聚類是一種無監督學習方法，在機器學習和資料分析中用於分組任務。K均值聚類旨在根據其特徵的相似性將相關資料點分組到 k 個組中。

K均值方法首先在資料空間中隨機初始化 k 個聚類中心。然後，該方法確定每個資料點到每個聚類中心的距離，並將該點分配給最接近的聚類。一旦每個資料點都被分配到一個聚類，該方法就會更新聚類中心，作為分配給該聚類所有點的平均值。這個過程迭代地執行，直到收斂，即資料點的聚類停止變化。

使用者必須指定超引數 k，它表示聚類的數量。選擇 k 的正確值可能具有挑戰性，通常需要領域專業知識或實驗。

K均值聚類的應用包括客戶細分、影像壓縮和異常檢測等。它的缺點包括對初始聚類中心位置的敏感性，以及假設資料點是各向同性的並且大小相等等。

總的來說，流行且簡單的聚類技術 K均值聚類在查詢資料中的自然分組方面可能非常有效。

kNN 和 K均值聚類的區別

機器學習方法 kNN 和 K均值聚類都使用引數 k，但它們應用於不同的問題，並且工作方式不同。

kNN 和 K均值聚類之間的主要區別在於，kNN 是一種用於分類和迴歸問題的監督學習技術，而 K均值聚類是一種無監督學習方法。

kNN 透過在訓練資料集中找到與新輸入最接近的 k 個數據點，然後使用它們的標籤（在分類的情況下）或值（在迴歸的情況下）來預測新輸入的輸出。另一方面，K均值聚類旨在根據其特徵相似性將相似的資料點分組到 k 個聚類中，而無需使用標籤。

另一個區別在於，kNN 計算新輸入與訓練集中所有資料點之間的距離以找到 k 個最近鄰，而 K均值聚類則基於分配給每個聚類的數個點的平均值迭代地更新聚類中心。

在應用方面，K均值聚類可用於無監督聚類任務，如客戶細分或影像壓縮，而 kNN 可用於簡單的分類和迴歸任務。

通常，kNN 和 K均值聚類之間存在差異，它們用於不同的任務。儘管兩者都使用引數 k，但它們的工作方式不同，並且用於不同的目的。

結論

因此，兩種常用的機器學習演算法 kNN 和 K均值聚類的學習型別、任務、輸入、距離計算、輸出、應用和侷限性之間存在顯著差異。KNN 是一種用於分類和迴歸問題的監督學習演算法，而 K均值聚類是一種無監督學習技術。透過區分這兩種方法，我們可以為手頭的任務選擇最佳策略，並避免常見的錯誤。

Premansh Sharma

更新於：2023年7月24日

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