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SHAO · 2024年08月29日

老师,请问KNN和K-means的区别

老师,KNN和K-means都是先定一个超参数k,然后把数据分成k个类别的数据集,虽然一个是监督式学习一个是非监督式学习的方法,但感觉题目中遇到还是容易混淆,请问怎样区分这两种方法呢?它们的区别在哪?有没有什么关键字帮助判断呢

2 个答案
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袁园_品职助教 · 2024年09月08日

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。


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就算太阳没有迎着我们而来,我们正在朝着它而去,加油!

品职助教_七七 · 2024年08月30日

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。

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加油吧,让我们一起遇见更好的自己!

SHAO · 2024年08月30日

请问knn和k-means在实际中主要应用的场景有哪些呢

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