K均值算法和K近邻算法

资 源 简 介

K均值算法和K近邻算法

详 情 说 明

K均值算法和K近邻算法是机器学习中两种常用的算法，分别用于聚类和分类任务。尽管它们的名称中都包含"K"，但它们的应用场景和实现原理有很大的区别。

K均值算法是一种无监督学习算法，主要用于聚类分析。它将数据集划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有点的均值决定。算法通过迭代的方式不断更新簇中心和点所属的簇，直到收敛。K均值算法简单高效，但对初始中心点选择敏感，且需要预先指定K值。

K近邻算法(KNN)是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它基于"相似度"的概念，通过计算待分类样本与训练集中已知类别样本的距离，选取距离最近的K个邻居，根据这些邻居的类别投票决定待分类样本的类别。KNN算法简单直观，但计算复杂度会随着数据规模增大而增加。

在MATLAB中实现这两种算法非常方便。MATLAB提供了内置函数可以直接调用，如kmeans函数用于K均值聚类，fitcknn函数用于构建K近邻分类器。使用这些函数时，需要注意数据预处理、参数设置和结果评估等关键步骤。对于K均值算法，可能需要尝试不同的初始中心点选择策略；对于KNN算法，则需要仔细选择距离度量和K值。