K-ближайшие соседи (KNN) и K-Means — это два популярных алгоритма машинного обучения, используемые для классификации и кластеризации соответственно. Хотя у них похожие названия, они принципиально разные и служат разным целям в области науки о данных.
K ближайших соседей (KNN)
Алгоритм K-ближайших соседей — это непараметрический алгоритм обучения на основе экземпляров. Это контролируемый алгоритм обучения, который используется для классификации и регрессии. KNN прост и понятен, и его можно использовать в самых разных приложениях. Основная идея алгоритма KNN состоит в том, чтобы классифицировать неизвестную точку данных на основе ее ближайших соседей. Алгоритм работает, находя K-ближайшие точки данных к неизвестной точке данных, а затем классифицируя неизвестную точку данных на основе мажоритарного класса K-ближайших соседей.
Значение K может быть определено перекрестной проверкой или другими статистическими методами. Более высокое значение K даст более гладкую границу решения, в то время как более низкое значение K приведет к более сложной границе решения. Алгоритм KNN также чувствителен к используемой метрике расстояния. Общие показатели расстояния включают евклидово расстояние, манхэттенское расстояние и расстояние Минковского.
K-ближайшие соседи — это простой и эффективный алгоритм, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Однако это может быть дорогостоящим в вычислительном отношении, особенно для больших наборов данных. Кроме того, KNN может быть чувствителен к нерелевантным или избыточным функциям в наборе данных.
К-средние
Алгоритм K-Means — это алгоритм обучения без учителя, который используется для кластеризации. Цель кластеризации состоит в том, чтобы сгруппировать похожие точки данных вместе. Алгоритм K-Means работает путем разбиения данных на K кластеров, где K — предварительно определенное количество кластеров. Алгоритм начинается со случайного выбора K начальных центроидов, а затем итеративно присваивает каждой точке данных ее ближайший центроид. После того, как все точки данных были назначены их соответствующим центроидам, алгоритм пересчитывает центроид каждого кластера и повторяет процесс до сходимости.
Алгоритм K-средних чувствителен к начальным центроидам и может сходиться к локальному минимуму. Чтобы смягчить эту проблему, можно выполнить несколько прогонов с разными начальными центроидами, а в качестве конечного результата можно выбрать прогон с наименьшей суммой квадратов ошибок.
K-Means — популярный и эффективный алгоритм кластеризации, но он имеет некоторые ограничения. Одним из основных ограничений K-Means является то, что количество кластеров должно быть определено заранее, что в некоторых случаях может быть сложной задачей. Кроме того, K-Means предполагает, что кластеры имеют сферическую форму и одинаковый размер, что может иметь место не во всех наборах данных.
Заключение
Таким образом, K-ближайшие соседи и K-средние — это два популярных алгоритма машинного обучения, используемые для классификации и кластеризации соответственно. В то время как KNN — это алгоритм обучения с учителем, используемый для классификации и регрессии, K-Means — это алгоритм обучения без учителя, используемый для кластеризации. KNN прост и понятен, но для больших наборов данных может потребовать значительных вычислительных ресурсов. K-Means эффективен для кластеризации, но требует, чтобы количество кластеров было предварительно определено, и предполагает наличие сферических кластеров. Оба алгоритма имеют свои сильные и слабые стороны, и их пригодность для данной задачи зависит от конкретных требований решаемой задачи.
