【AI概念】K均值聚类（K-Means Clustering）与K-近邻算法（KNN）是什麽？有什么区别？机器学习中担任什么角色？|算法流程与数学推导、典型代码实现、工程应用建议|聚类、回归、分类任务

大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理K-Means聚类与K-最近邻（KNN）的定义、核心思想、主要区别、机器学习中的典型应用与工程意义。内容适合初学者和进阶读者，配合公式和对比表格，帮助你一文看懂两大经典算法。

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爱酱也单独发过K-近邻算法（KNN）和K均值聚类（K-Means Clustering）的单独文章介绍，内容非常深入，并包含大量代码演示跟范例，欢迎大家去看看，加深对这两个算法的了解！
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K-近邻算法（KNN）文章：
【AI深究】K-近邻算法（KNN）详细全流程详解与案例（附大量Python代码演示）| 回归/分类、原理与算法流程、案例与完整代码演示 |K值选择与模型表现、距离度量的选择与影响、加权KNN、工程建议-优快云博客
K均值聚类（K-Means Clustering）文章：
【AI深究】K均值聚类（K-Means Clustering）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示） | 肘部法则、轮廓系数 | 优点、缺点 | 例子案例及数据-优快云博客

事不宜迟，我们正式开始。

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一、K-Means与KNN分别是什么？

1. K-Means聚类

K-Means是一种无监督学习算法，用于将数据自动分为个簇（cluster），每个簇由一个质心（centroid）代表。算法目标是让同一簇内的数据点尽量相似，不同簇之间的数据点尽量不同。

• 核心思想：反复分配与更新，最小化簇内平方误差（intra-cluster variance）。

• 常用场景：市场细分、图像压缩、文档聚类、异常检测等。

数学表达：

其中Objective Function的意思是目标函数，为第个簇，为第个簇的质心。

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2. KNN（K-最近邻）

KNN是一种有监督学习算法，常用于分类和回归。它通过比较新样本与训练集中所有样本的距离，选出最近的个邻居，根据这些邻居的标签进行投票（分类）或取均值（回归）来预测新样本的输出。

• 核心思想：相似的样本具有相似的输出，直接用邻居信息做预测。

• 常用场景：文本分类、图像识别、推荐系统、信用评分等。</