KNN — це прогнозний алгоритм, що означає, що він використовує наявні дані для прогнозування або класифікації нових даних. K-means — це описовий алгоритм, що означає, що він використовує дані для пошуку шаблонів або структури в них.7 листопада 2023 р.
1. k початкових «осередків» (у цьому випадку k=3) генеруються випадковим чином у межах області даних (показано кольором). 2. k кластерів створюються шляхом асоціювання кожного спостереження з найближчим середнім.
Різниця між Kmeans і Kmeans++ полягає в тому у своєму методі вибору початкових центрів для запуску свого алгоритму. Обидва прагнуть шукати кульові скупчення однакових розмірів. Наскільки я знаю, немає причин використовувати Kmeans замість Kmeans++.
Основна відмінність між k-NN і методами нейронних мереж полягає в тому, що прогнози k-NN мають меншу дисперсію.
K-modes — це алгоритм кластеризації, який використовується в інтелектуальному аналізі даних і машинному навчанні для групування категоріальних даних у окремі кластери. На відміну від K-means, який працює з числовими даними, K-modes фокусується на пошуку кластерів на основі категоріальних атрибутів.
Ключова відмінність між KNN і K-means полягає в тому, що while KNN — це контрольований алгоритм навчання, який в основному використовується для проблем класифікації, K-Means — це алгоритм неконтрольованого навчання, який використовується в завданнях кластеризації.