KNN ja Kmean
ihmiset sekoitetaan usein edellä mainittujen aiheiden välillä ja ajattelevat, että mitä tahansa niistä voidaan käyttää missä tahansa.
ERO
K-keinoja on ohjaamaton oppiminen algoritmi käyttää klusterointi ongelma ottaa huomioon, KNN on valvottu oppiminen algoritmi käyttää luokittelu-ja regressio-ongelma. Tämä on K-keinon ja KNN-algoritmin perusero.,
K-naapurit-algoritmi (k-NN) on valvottu menetelmä, jota käytetään luokittelu-ja regressio-ongelmia. Sitä käytetään kuitenkin laajasti luokitteluongelmissa. Se tekee ennusteita oppimalla aiemmista saatavilla olevista tiedoista.
Mikä on K-means klusterointi?
K – means clusteringia käytetään analysoitaessa ja ryhmiteltäessä tietoja, jotka eivät sisällä ennalta merkittyä luokkaa tai edes luokan attribuuttia lainkaan.,
Miten on K-lähimmän naapurin algoritmi erilainen kuin K-means klusterointi?
- KNN-Algoritmi perustuu ominaisuus samankaltaisuus ja K-means viittaa jako esineitä klustereita (siten, että jokainen esine on tasan yksi klusteri, ei useita).
- KNN on luokittelu tekniikka ja K-means on klusterointi tekniikkaa.,
katsotaanpa ymmärtää ero parempi tapa käyttää esimerkkinä krokotiili ja alligaattori,
KNN-Algoritmi:
Voit erottaa krokotiili ja alligaattori, joka perustuu niiden ominaisuudet.,
ominaisuudet tuntematon eläin on enemmän krokotiili.
siksi se on krokotiili!
K-means klusterointi:
K-means suorittaa jako esineitä klustereita, jotka ovat ”samanlaisia” välillä ja ovat ”erilaisia” esineitä, jotka kuuluvat toiseen ryhmään.,
toivottavasti tämä auttoi sinua ymmärtämään. 🙂