k-Nearest Neighbors 是一种监督学习算法，而k-means 是非监督的。这两种算法看起来很相似，都需要计算样本之间的距离。knn算法需要事先已有标注好的数据，当你需要对未标注的数据进行分类时，统计它附近最近的k个样本，将其划分为样本数最多的类别中。k-means聚类只需要一些未分类的数据点和阀值，算法会逐渐将样本点进行分成族类。
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admin
什么是偏倚（bias）、方差（variable）均衡？
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2023年11月30日 am4:33
监督学习和非监督学习有什么不同？
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