📚kNN与kMeans：算法大不同🤔

提到机器学习中的邻居与分组，你是否对kNN和kMeans感到困惑？它们都带有“k”，但功能却南辕北辙！👇

第一部分：kNN是什么？

kNN（K-Nearest Neighbors）是分类或回归的“找朋友”算法。它通过计算数据点之间的距离，找到最相似的k个邻居，并依据邻居的类别或值进行预测。简单来说，就是“物以类聚”。💡例如，在图像识别中，新图片会参考周围最相似的几张图片来判断属于哪一类。

第二部分：kMeans又如何？

而kMeans则是聚类领域的明星选手，专注于将数据划分为k个簇。它通过不断调整簇中心，让同一簇内的数据更接近，不同簇间差异更大。就像把乱七八糟的玩具按颜色分开一样！🎨它的目标是优化簇内平方误差和。

总结：

两者虽同属“k家族”，但一个是预测任务的好帮手，另一个则是无监督学习的聚宝盆。掌握它们的特点，才能在AI世界游刃有余！🌟

机器学习 算法解析 kNN与kMeans