KNN e Kmeans
as pessoas são muitas vezes confundidas entre os tópicos acima e pensam que qualquer um deles pode ser usado em qualquer lugar.
a DIFERENÇA
K-significa que é uma supervisionado o algoritmo de aprendizagem utilizado para o agrupamento problema enquanto KNN é um aprendizado supervisionado, o algoritmo utilizado para a classificação e regressão problema. Esta é a diferença básica entre o K-means e o algoritmo KNN.,
k-neighbors algorithm (K-NN) é um método supervisionado usado para problemas de classificação e regressão. No entanto, é amplamente utilizado em problemas de classificação. Faz previsões aprendendo com os dados disponíveis do passado.
o Que é K-means clustering?
k-means clustering is used for analyzing and grouping data which does not include pre-labeled class or even a class attribute at all.,
Como é o K-vizinho mais próximo algoritmo diferente do K-means clustering?
- KNN Algorithm is based on feature similarity and K-means refers to the division of objects into clusters (such that each object is in exactly one cluster, not several).
- KNN é uma técnica de classificação e K-means é uma técnica de agrupamento.,
Vamos entender a diferença de uma maneira melhor usando um exemplo de um crocodilo e um jacaré,
Algoritmo KNN:
Você pode diferenciar entre um crocodilo e um jacaré com base em suas características.,
Os recursos do desconhecido animal são mais de um crocodilo.portanto, é um crocodilo!
K-means clustering:
K-means, executa a divisão dos objetos em grupos que são “semelhantes” entre eles e são “diferentes” para os objetos pertencentes a outro cluster.,
espero que isto tenha ajudado você a entender. 🙂