Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Объясните разницу между KNN и кластеризацией k-средних?

Машинное обучениеИсследованияDeep learning
Анонимный вопросМашинное обучение и Нейронные сети
  · 1,5 K
Александр Клянчин
Программирование. Машинное обучение.  · 12 окт 2021
KNN - это задача классификации (обучение с учителем). После обучения модель сможет относить объекты к определенным классам. Модель считается с "ленивым" обучением. Т.е. фактически репрезентативная выборка с распределением по классам и является знанием на основании которого считаются метрики расстояний до классов.
K-Means - это задача кластеризации - распределение объектов по классам нам и надо узнать (обучение без учителя). Интересно, что все-таки задать количество классов для модели необходимо.
Дмитрий Кравченко
По образованию физик, работаю программистом  · 12 окт 2021
В принципе, между ними мало общего, кроме того, что похожи названия и в обоих случаях используются все данные с расстояниями между ними. KNN это алгоритм с учителем, а k-средних -- без учителя. Кроме того, у алгоритмов разные цели. KNN -- это алгоритм классификации, то есть, задачей алгоритма является вычисление класса, к которому относится (новый) образец когда... Читать далее
1 эксперт согласен