20、机器学习中的K-means与KNN算法详解

机器学习中的K-means与KNN算法详解

在机器学习领域，聚类和分类是两个重要的任务，K-means和K-Nearest Neighbors（KNN）算法分别在这两个任务中发挥着重要作用。下面将详细介绍这两种算法的原理、调优方法以及相关实验。

K-means算法调优与实验

K-means算法是一种常用的聚类算法，但在实际应用中，多次运行该算法可能会得到不同的结果。我们可以通过记录每次运行的结果，找出簇内平方和较高、簇间结果较低的情况，这些结果往往不可信。不过，多次运行该算法会消耗大量时间，因此需要在时间和结果可靠性之间进行权衡。

调优K-means算法

为了获得K-means算法的最佳结果，需要对其进行调优。调优时需要明确算法的目的：
- 探索性目的 ：当目的是探索性时，找到有意义的簇数量即可，并通过命名来确定使用哪些簇。
- 处理抽象数据 ：查看簇内平方和或其他调优指标，有助于找到合适的解决方案。
- 为监督算法提供簇结果 ：使用交叉验证来确定具有更强预测能力的解决方案。

在Python的Scikit-learn包中，提供了两种K-means算法的实现：
- 经典算法 ： sklearn.cluster.KMeans 。
- 迷你批处理版本 ： sklearn.cluster.MiniBatchKMeans ，它与标准K-means不同，