KNN算法：
在距离空间中，如果一个样本最近的K个邻居里，邻居们绝大多数属于某个类别，那么这个样本就属于这个类别。
K-means算法：
K-means算法是一种聚类算法，K代表要将样本划分为K个类别，Means是均值。该算法首先随机选取K个样本作为初始质心，将每个样本划分到距离最近的质心，形成K个类别，然后重新计算每个类的质心，即，求每个类中样本的均值，将求得的均值与初始质心比较，如果求得的质心与初始质心相差较大，则将所求得的质心作为该类的质心，然后继续循环，直到类的质心不变化或者稳定或者达到最大迭代次数。
机器学习之深入理解K-means、与KNN算法区别及其代码实现
要说K-means跟KNN（K近邻）有什么区别，那就是： K-means是非监督学习，是clustering KN...
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K-means与kNN虽然都是以k打头，但却是两类算法——kNN为监督学习中的分类算法，而k-means则是非监督...
阿里机器学习面试的一些题目， 1.说一下KNN的过程（刚开始的时候和k-means搞混了。。。） KNN是k ne...
内容参考：Kmeans算法与KNN算法的区别kNN与kMeans聚类算法的区别 KNN-近邻算法-分类算法 思想：...
Apriori算法 线性回归 UCI分类KNN 决策树 Naive_Bayes K-Means图像分割 Aprio...
一，k-means均值聚类法： 它和KNN都具有计算简洁的优点，他们同样受聚类个数和初始分布的影响。它的思...
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)...
看到这个标题，你想到什么？随机森林, SVM, K-means, KNN，还是深度学习及其变体? 我认为是回归（R...
本文标题：KNN和K-Means的区别
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