k近邻和k均值的相同点

问题描述

精选答案

k均值算法和k近邻算法都是常见的机器学习算法。它们的相同点在于都是基于距离度量的算法，都用于分类和聚类问题。它们都需要事先确定k值，k均值算法中表示簇的数量，k近邻算法中表示邻居的数量。它们都是无监督学习算法，不需要事先标记的训练数据。此外，它们都可以用于处理数值型和离散型数据。然而，它们的主要区别在于k均值算法是一种聚类算法，通过迭代计算样本点与簇中心的距离来进行聚类；而k近邻算法是一种分类算法，通过计算样本点与训练集中k个最近邻样本的距离来进行分类。