KNN Kmeans原理與不同

 KNN(K-Nearest Neighbor)介紹 k-近鄰算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定。 缺點：計算複雜度高、空間複雜度高 適用數據範圍：數值型和標稱型 KNN的算法過程是是這樣的： 從上圖中我們可以看到，圖中的數據集是良好的數據，即都打好了label，一類是藍色的正方形，一類是紅色的三角形，那個綠色的圓形是我們待分類的數據。

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