KNN și Kmeans
oamenii sunt adesea confundați între subiectele de mai sus și cred că oricare dintre ele poate fi folosit oriunde.
DIFERENȚA
K-înseamnă o învățare nesupervizată algoritmul folosit pentru gruparea problemă întrucât KNN este un supravegheate algoritm de învățare utilizate pentru clasificare și regresie problema. Aceasta este diferența de bază dintre k-means și algoritmul KNN.,algoritmul K-neighbors neighbors (k-NN) este o metodă supravegheată utilizată pentru probleme de clasificare și regresie. Cu toate acestea, este utilizat pe scară largă în problemele de clasificare. Face predicții învățând din datele disponibile din trecut.
Ce este K-means clustering?
K-înseamnă clustering este utilizat pentru analiza și gruparea datelor care nu include clasa de pre-etichetate sau chiar un atribut de clasă, la toate.,
Cum este K-cel mai apropiat vecin algoritm diferit de K-means clustering?algoritmul KNN se bazează pe similitudine caracteristică și K-înseamnă se referă la împărțirea obiectelor în clustere (astfel încât fiecare obiect este într-un singur cluster, nu mai multe).KNN este o tehnică de clasificare, iar k-means este o tehnică de grupare.,
Să înțeleagă diferența într-un mod mai bun, folosind un exemplu de un crocodil și un aligator,
Algoritmul KNN:
puteți face diferența între un crocodil și un aligator pe baza caracteristicilor lor.,
caracteristici de animal necunoscut sunt mai mult un crocodil.prin urmare, este un crocodil!
K-means clustering:
K-means efectuează împărțirea obiectelor în clustere care sunt „similare” între ele și sunt „diferite” de obiecte care aparțin unui alt grup.,
sper că acest lucru te-a ajutat să înțeleagă. 🙂