- K-NN - это контролируемое машинное обучение, в то время как K-means - это неконтролируемое машинное обучение.
- K-NN - это алгоритм машинного обучения классификации или регрессии, а K-средних - это алгоритм машинного обучения кластеризации.
- K-NN - ленивый ученик, а K-Means - усердный ученик. У энергичного ученика есть примерка модели, которая означает этап обучения, но у ленивого ученика нет этапа обучения.
- K-NN работает намного лучше, если все данные имеют одинаковый масштаб, но это не верно для K-средних.
Возможно, вам понравится Нейронная сеть с нуля на Python
Возможно, вам понравится Градиентный спуск с нуля в Python
Конец примечания:
Надеюсь, вам понравилась эта статья.
Удачного обучения !!
