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knn算法属于监督学习算法吗?

1、knn属于监督学习，类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。kmeans属于非监督学习，事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合成几个群体。

2、定位 由于这种总体占优的决策模式，对于类域的交叉、重叠较多的或者多模型、多标签的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。kNN算法属于有监督学习的分类算法。

3、【嵌牛导读】：本文讨论的kNN算法是监督学习中分类方法的一种。所谓监督学习与非监督学习，是指训练数据是否有标注类别，若有则为监督学习，若无则为非监督学习。监督学习是根据输入数据（训练数据）学习一个模型，能对后来的输入做预测。在监督学习中，输入变量与输出变量可以是连续的，也可以是离散的。

4、KNN是一种基于实例的监督学习算法，其全称为“K-Nearest Neighbors”。简而言之，它是一个分类器，通过找到与一个未分类样本最近的已分类训练样本，来预测其所属的类别。KNN算法的特点在于其简单、易于理解和实现。在现实场景中，KNN被广泛应用于图像识别、推荐系统等领域。

5、knn算法是有监督机器学习算法。knn算法的知识扩展：邻近算法，或者说K最邻近分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。 近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。

K-Means(一)K值的选择

类似于绘制SSE，我们也可以绘制K与轮廓系数的图，通过观察“拐点”选择最优K值。值得注意的是，轮廓系数是越高越好，而SSE是越低越好，两种拐点的类型在图上有微小差别。总结： 本小节主要介绍了基本K-Means算法和K值的选择。

揭秘k-means中的K值选择之谜 在聚类分析的世界里，确定k-means算法的k值并非易事。一种经典的策略，被称为elbow method，它通过观察数据内在的结构来揭示k值的适中范围。

K-Means，这一经典的无监督学习算法，凭借其简单易用的特性，在数据挖掘和机器学习中占据着重要地位。它的核心理念是将数据划分为K个紧密且内部差异小的子集，每个子集之间则有明显区别，以最小化总误差平方和（SSE）为目标。

K 值确定：在实际应用中，由于Kmean一般作为数据预处理，或者用于辅助分聚类贴标签。所以k一般不会设置很大。可以通过枚举，令k从2到一个固定值如10，在每个k值上重复运行数次kmeans（避免局部最优解），并计算当前k的平均轮廓系数，最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。

K-means的优势在于简单、高效，但K值的选择、初始中心点的敏感性以及对异常点的处理是其明显的弱点。为克服这些，科研者们提出了多种改进方法。 理解K-means与分类的区别，对于实际应用至关重要，因为它们在监督学习的范畴中承担着不同的角色。

数据挖掘题目,K—均值算法应用

1、在数据挖掘的瑰宝库中，K-means（k-均值）算法以其简单易懂、高效实用的特点，成为众多数据科学家的首选工具。本文将深入探讨K-means的基石，包括其背后的基本概念、工作原理，以及如何通过Python实现并应用到实际场景中。让我们一起揭开这个聚类算法的神秘面纱。

2、在数据挖掘的世界里，K 均值聚类算法如同一把精准的雕刻刀，切割出数据中的隐藏模式。它基于每个类别的质心或中心点，将连续空间的数据划分为 K 个紧密的集群，每个簇代表一个独特的数据群体。

3、k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

4、K均值聚类，这个看似简单的数据科学工具，实则蕴含着强大的数据挖掘能力。它是一种基于硬划分的聚类方法，旨在将数据样本划分为k个紧密且互不重叠的类别，每个样本的选择目标是使其与所属类别中心的距离达到最小化。这样的分类方式，让K均值聚类在众多聚类算法中独树一帜。

数据挖掘干货总结(四)--聚类算法

层次化聚类算法 又称树聚类算法，透过一种层次架构方式，反复将数据进行分裂或聚合。典型的有BIRCH算法，CURE算法，CHAMELEON算法，Sequence data rough clustering算法，Between groups average算法，Furthest neighbor算法，Neares neighbor算法等。

数据预处理的艺术/通过数据简化技术（如BIRCH），可以扩展聚类算法的应用。频域分析（如DFT）和降维方法（如PCA、SVD）是处理大数据的得力助手，而如MDS的PCA扩展虽然常见，但在非线性特征的挖掘上，流形学习（ISOMAP、LLE、MVU）更显威力，谱聚类就是其中的佼佼者。

K-means基础：洞察聚类与分类 K-means作为一种聚类算法，与分类和划分算法有着紧密的联系。它的目标是将数据划分为K个互不相交的组（或簇），每个簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的差异明显。它并非有监督的分类，而是基于数据本身的内在结构进行无监督的划分。

在数据挖掘的世界里，聚类算法就像一座桥梁，将无标签的数据转化为有意义的模式。我们首先区分有监督与无监督的聚类方法。

在数据挖掘的海洋中，五种强大的聚类算法引领我们揭示模式：K-Means，这个快速但需要预设簇数的算法，以其速度见长，但对初始簇数的敏感性可能导致结果的不稳定性。每一步都围绕着选择簇中心，分类数据，然后根据新中心点调整，重复迭代直至收敛。K-Medians，虽然对异常值有抵抗性，但计算成本相对较高。

kNN(k-NearestNeighbor)算法

K-近邻（KNearestNeighbor，KNN）算法简介 ：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。以下图为例，对于一个未知样本绿色小圆，我们可以选取离它最近的3的样本，其中包含了2个红色三角形，1个蓝色正方形，那么我们可以判断绿色小圆属于红色三角形这一类。

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。

kNN方法很容易理解和实现，在一定条件下，其分类错误率不会超过最优贝叶斯错误率的两倍。一般情况下，kNN方法的错误率会逐渐收敛到最优贝叶斯错误率，可以用作后者的近似。基本算法 算法的存储复杂度为O（n），时间复杂度为O（n），其中 n 为训练对象的数量。

knn是邻近算法，或者说K最邻近分类算法，全称为K-NearestNeighbor，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用最接近的K个邻近值来代表。近邻算法是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。