الگوریتم k-NN و K-means چه تفاوتی با یکدیگر دارند؟

تفاوت الگوریتم k-NN و K-means 

K-means به الگوریتم یادگیری بدون نظارت اطلاق می‌شود که در مسئله خوشه‌بندی  clustering کاربرد دارد، اما KNN یا  k نزدیک‌ترین همسایه یک  الگوریتم یادگیری با نظارت است که در مسئله طبقه‌بندی و رگرسیون مورد استفاده قرار می‌گیرد. این تفاوت اساسی میان K-means و KNN است.
الگوریتم (k-NN) روشی با ناظر برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون است. بااین‌حال، k-NN در مسائل طبقه‌بندی به طور متداول کاربرد دارد. این الگوریتم با یادگیری از داده‌های گذشته، اقدام به پیش‌بینی می‌کند.

خوشه‌بندی K-means به چه معناست؟

خوشه‌بندی K-means برای تجزیه و تحلیل و گروه‌بندی داده‌هایی که فاقد کلاس از پیش برچسب زده شده باشند، استفاده می‌شود.

(k-NN) چه فرقی با خوشه‌بندی K-means دارد؟

(k-NN) بر پایه شباهت ویژگی استوار است و K-means به تقسیم اشیاء به خوشه اشاره می‌کند.
KNN نوعی روش طبقه‌بندی است و K-means به یک روش خوشه‌بندی گفته می‌شود.
حال، بیایید تفاوت بین آنها را با مثالی از کروکودیل و تمساح بررسی کنیم:

فرق میان کروکودیل و تمساح بر حسب خصوصیات‌شان مشهود است.

خوشه‌بندی K-means :

K-means تقسیم اشیاء به خوشه را بر عهده دارد.

امیدواریم این پست کوتاه به شما کرده باشد تا تفاوت میان KNN و K-means را درک کنید. اگر درمورد مفاهیم دیگر ابهام دارید در قسمت نظرات با ما مطرح کنید.