KNNとKmeans

人々はしばしば上記のトピックの間で混同され、それらのいずれかがどこでも使用できると考えています。

違い-

K-meansは教師なし学習アルゴリズムですknnは分類および回帰問題に使用される教師あり学習アルゴリズムです。 これはK平均とKNNアルゴリズムの基本的な違いです。,

K-nearest neighbors algorithm(k-NN)は、分類および回帰問題に使用される教師ありの方法です。 しかし、それは分類問題で広く使用されています。 過去の利用可能なデータから学習することによって予測を行います。

K-meansクラスタリングとは何ですか？

K-meansクラスタリングは、事前にラベル付けされたクラスまたはクラス属性を全く含まないデータを分析およびグループ化するために使用されます。,

K最近傍アルゴリズムはK-meansクラスタリングとどのように異なりますか？

• KNNアルゴリズムは、特徴の類似性に基づいており、K-meansは、オブジェクトをクラスターに分割することを指します（各オブジェクトがいくつかではなく、
• KNNは分類手法であり、K-meansはクラスタリング手法です。,

ワニとワニの例を使用して、より良い方法で違いを理解してみましょう。

KNNアルゴリズム：