K-Means與KNN的區別

K-Means和KNN常被混淆，但它們在本質上是不同的。K-Means是一種無監督學習的聚類算法，而KNN是監督學習的分類算法。K-Means沒有預定義的類別輸出，而KNN需要分類標簽。K-Means通過尋找最佳質心來劃分數據，而KNN通過計算點與點之間的距離進行分類。

結論

K-Means算法以其簡單高效的特性成為數據聚類的經典方法，廣泛應用于各個領域。在實際應用中，了解其優缺點及優化策略可以幫助我們更好地利用這一算法。

FAQ

1. 問：K-Means算法適用于哪些數據類型？

   • 答：K-Means算法適用于數值型數據，但不適用于具有分類屬性的數據。

2. 問：如何選擇K-Means中的k值？

   • 答：常用的方法包括肘部法則（Elbow Method）和輪廓系數分析（Silhouette Analysis）來選擇合適的k值。

3. 問：K-Means算法如何處理離群點？

   • 答：K-Means對離群點較為敏感，離群點可能會影響聚類結果。可以通過預處理數據或者使用更魯棒的聚類算法來處理離群點。

4. 問：K-Means可以用于非凸形數據嗎？

   • 答：K-Means適用于凸形數據，非凸形數據可能導致不理想的聚類結果，建議使用DBSCAN等算法。

5. 問：K-Means算法的時間復雜度是多少？

   • 答：K-Means算法的時間復雜度為O(nkt)，其中n為數據點數量，k為聚類數量，t為迭代次數。

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