Day 683：机器学习笔记（12）

无监督学习和有监督学习相比较而言，最主要的差别就是训练数据只有输入变量，没有输出变量。

无监督学习的目的是将这些样本潜在的关系找出来。

还有一种叫半监督学习，就是一半一半。

KNN（K—Nearest Neighbor）是一种既可以用作分类，又可以用于回归的非参数统计方法。它是有监督学习模型的一种。

基本原理是用距离样本最近的k个邻居的标签来确定样本标签。

KMeans是一种聚类算法，它将特征空间中的n个向量聚集到k个族群中。