KNN en Kmeans
mensen worden vaak verward tussen de bovenstaande onderwerpen en denken dat elk van hen overal kan worden gebruikt.
VERSCHIL-
K-betekent een unsupervised learning algoritme gebruikt voor het clusteren van probleem oplossen, terwijl de KNN is een begeleid leren-algoritme gebruikt voor de classificatie en regressie probleem. Dit is het fundamentele verschil tussen K-means en KNN algoritme.,
k-nearest neighbors algorithm (k-NN) is een onder toezicht staande methode die wordt gebruikt voor classificatie-en regressieproblemen. Het wordt echter veel gebruikt in classificatieproblemen. Het maakt voorspellingen door te leren van de beschikbare gegevens uit het verleden.
Wat is K-betekent clusteren?
K-betekent clustering wordt gebruikt voor het analyseren en groeperen van gegevens die geen vooraf gelabelde klasse of zelfs een klasse attribuut bevatten.,
Hoe is de K-een ander algoritme dan K-betekent clustering?
- KNN-algoritme is gebaseerd op gelijkenis met eigenschappen en K-means verwijst naar de verdeling van objecten in clusters (zodanig dat elk object zich in precies één cluster bevindt, niet meerdere).
- KNN is een classificatietechniek en K-means is een clustering techniek.,
Laten we begrijpen het verschil op een betere manier met behulp van een voorbeeld van een krokodil en een alligator,
KNN Algoritme:
Je kunt onderscheid maken tussen een krokodil en een alligator op basis van hun kenmerken.,
De kenmerken van het onbekende dier zijn meer een krokodil.
daarom is het een krokodil!
K-betekent clustering:
k-means deelt objecten in clusters die “vergelijkbaar” zijn tussen hen en “ongelijk” zijn aan de objecten die tot een andere cluster behoren.,
Ik hoop dat dit het hielp je begrijpen. 🙂