KNN 및 Kmeans

12월 23, 2020 admin 0 Comments

사람들은 자주 사이에 혼동이 위의 주제고 생각하는 그들 중 하나 어디서나 사용할 수 있습니다.

차이-

K 을 의미는 자율화 학습 알고리즘을 사용한 클러스터링은 문제가인 반면 KNN 도 학습 알고리즘을 사용되는 분류 및 회귀 문제입니다. 이것은 k-수단과 KNN 알고리즘의 기본적인 차이점입니다.,

K-가장 가까운 이웃 알고리즘(k-NN)은 분류 및 회귀 문제에 사용되는 감독 방법입니다. 그러나 분류 문제에 널리 사용됩니다. 그것은 과거에 사용 가능한 데이터로부터 학습하여 예측을합니다.

는 무엇입 K-means clustering?

K-의 클러스터링을 사용하고 분석하는 그룹화 데이터가 포함되지 않는 사전에 표시되는 클래스 또는 등 특성에서 모두.,

는 방법입니다 K-가장 가까운 이웃 알고리즘에서 다른 K-means clustering?

KNN 알고리즘을 기반으로 기능성 and K-means 참조하는 부문으로 객체의 클러스터(는 각 개체에서 정확히 하나의 클러스터의 여러하지 않).
KNN 은 분류 기법이고 K-means 는 클러스터링 기법이다.,

자의 차이를 이해하고 더 나은 방법을 사용하여 예를 들어 악어의 및 악어,

KNN 알고리즘:

구분할 수 있는 악어와 악어에 따라 그들의 특성이 있습니다.,

기능을의 알 수 없는 동물이 더 악어.

그러므로 악어입니다!

K-means clustering:

K-의미 수행하는 부문으로 객체의 클러스터에 있는”비슷한”사이에 그들은”다른”개체에 속하는 다른 클러스터입니다.,

난이 당신을 도움이 이해합니다. 🙂