RL2022-09-26 12:05:20
RL都是非监督式学习，我看不出来K平均和K临近有啥区别？
回答（1）
Essie2022-09-26 18:19:29
Essie你好，K近邻是监督学习，它通过发现新观测值与训练样本之间的相似性，来对新观测值进行分类。
K平均是非监督学习。最初先随机选择k个质心，然后开始聚类。一个新的观测值被分配到一个聚类时，可能导致一些观测值的重新分配（重新分配给另外的聚类），从而导致质心被重新计算，导致产生新的质心（新的质心是聚类的中心点），依此类推，直到所有的观测值都被分配，并且没有新的重新分配。
两个算法的区别主要在于一个适用打标签的数据集，且分类目标是提前可知的，另一个相反。
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