K-Means与KNN

K-Means是无监督学习的聚类算法,没有样本输出;而KNN是监督学习的分类算法,有对应的类别输出。KNN基本不需要训练,对测试集里面的点,只需要找到在训练集中最近的k个点,用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。而K-Means则有明显的训练过程,找到k个类别的最佳质心,从而决定样本的簇类别。

当然,两者也有一些相似点,两个算法都包含一个过程,即找出和某一个点最近的点。两者都利用了最近邻(nearest neighbors)的思想。

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