kNN 与 K均值聚类有何不同？

简介

KNN 和 K均值聚类是两种常用的机器学习技术，用于各种任务。两种方法都使用参数 k，但它们应用于不同的问题，并且工作方式不同。在分类和回归问题中，KNN 是一种监督学习方法，而 K均值聚类是一种无监督学习方法。

在本文中，我们将探讨 KNN 和 K均值聚类之间的主要区别，包括每种方法的学习类型、任务、输入、距离计算、输出、应用和局限性。通过了解每种算法的优缺点，我们可以为手头的任务选择最佳算法，并避免常见的陷阱。无论您是新手还是经验丰富的数据科学家，本文都将帮助您理解 KNN 和 K均值聚类之间的区别。

kNN（k 近邻）是一种监督学习技术，在机器学习中用于分类和回归任务。这是一种简单但有效的技术，可用于二元和多类场景。

kNN 算法通过在训练数据集中找到与新输入最接近的 k 个数据点，然后使用它们的标签（在分类的情况下）或值（在回归的情况下）来预测新输入的输出。kNN 中的“k”表示在进行预测时将考虑多少个最近邻。虽然可以使用许多不同的距离度量来比较数据点的相似性，但欧几里得距离是最常用的。

使用 kNN 对数据进行分类最流行的方法是使用 k 个最近邻中的多数投票来选择新输入的预测类别标签。在回归问题中，预测输出值只是 k 个最近邻的值的平均值。

kNN 的主要优点是其简单性和灵活性。它可以处理噪声数据、不完整数据以及复杂和非线性的数据模式。但是，当处理大型数据集时，kNN 的计算成本可能很高，因为它需要计算训练集中的每个数据点与新输入之间的距离。

总而言之，kNN 对于简单的分类和回归任务是一种有用的技术，并且可以作为更复杂问题的良好起点。

K均值聚类是一种无监督学习方法，在机器学习和数据分析中用于分组任务。K均值聚类旨在根据其特征的相似性将相关数据点分组到 k 个组中。

K均值方法首先在数据空间中随机初始化 k 个聚类中心。然后，该方法确定每个数据点到每个聚类中心的距离，并将该点分配给最接近的聚类。一旦每个数据点都被分配到一个聚类，该方法就会更新聚类中心，作为分配给该聚类所有点的平均值。这个过程迭代地执行，直到收敛，即数据点的聚类停止变化。

用户必须指定超参数 k，它表示聚类的数量。选择 k 的正确值可能具有挑战性，通常需要领域专业知识或实验。

K均值聚类的应用包括客户细分、图像压缩和异常检测等。它的缺点包括对初始聚类中心位置的敏感性，以及假设数据点是各向同性的并且大小相等等。

总的来说，流行且简单的聚类技术 K均值聚类在查找数据中的自然分组方面可能非常有效。

机器学习方法 kNN 和 K均值聚类都使用参数 k，但它们应用于不同的问题，并且工作方式不同。

kNN 和 K均值聚类之间的主要区别在于，kNN 是一种用于分类和回归问题的监督学习技术，而 K均值聚类是一种无监督学习方法。

kNN 通过在训练数据集中找到与新输入最接近的 k 个数据点，然后使用它们的标签（在分类的情况下）或值（在回归的情况下）来预测新输入的输出。另一方面，K均值聚类旨在根据其特征相似性将相似的数据点分组到 k 个聚类中，而无需使用标签。

另一个区别在于，kNN 计算新输入与训练集中所有数据点之间的距离以找到 k 个最近邻，而 K均值聚类则基于分配给每个聚类的数个点的平均值迭代地更新聚类中心。

在应用方面，K均值聚类可用于无监督聚类任务，如客户细分或图像压缩，而 kNN 可用于简单的分类和回归任务。

通常，kNN 和 K均值聚类之间存在差异，它们用于不同的任务。尽管两者都使用参数 k，但它们的工作方式不同，并且用于不同的目的。

参数	kNN	K均值聚类
学习类型	监督学习	无监督学习
任务	分类和回归	聚类
参数	k，最近邻的数量	k，聚类的数量
输入	标记数据	未标记数据
距离计算	欧几里得、曼哈顿或其他距离度量	数据点与聚类中心之间的欧几里得距离
输出	基于 k 个最近邻的输出变量的预测或估计	将相似的数据点分组到 k 个聚类中
应用	分类和回归任务	客户细分、图像压缩、异常检测和其他聚类任务
局限性	对 k 和距离度量的选择的敏感性	对聚类中心初始位置的敏感性以及对各向同性和大小相等的数据点的假设

因此，两种常用的机器学习算法 kNN 和 K均值聚类的学习类型、任务、输入、距离计算、输出、应用和局限性之间存在显著差异。KNN 是一种用于分类和回归问题的监督学习算法，而 K均值聚类是一种无监督学习技术。通过区分这两种方法，我们可以为手头的任务选择最佳策略，并避免常见的错误。

Premansh Sharma

更新于：2023年7月24日

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