（转）机器学习中 K近邻法(knn)与k-means的区别

简介 K近邻法（knn）是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同、解决的问题不同，但是在算法上有很多相似性，于是将二者放在一起，这样能够更好地对比二者的异同。 算法描述 knn 算法思路： 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 k近邻模型的三个基本要素： k值的选择：k值的选

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