K-means（K均值聚类）和KNN（K近邻算法）是机器学习中两种不同的算法，它们在多个方面存在明显区别：
算法类型
- K-means：它属于无监督学习算法。无监督学习意味着在数据集中没有预先定义的标签，算法的目标是通过数据的特征将数据划分为不同的组（簇），以发现数据中的内在结构和模式。
- KNN：属于有监督学习算法。有监督学习需要有标记好的训练数据，算法通过学习这些带有标签的数据，对新的数据进行分类或回归预测。
算法目的
- K-means：目的是将数据集中的样本划分为K个不同的簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低。每个簇由一个质心（中心点）来代表，算法通过迭代的方式不断更新质心的位置，直到质心不再发生显著变化或达到最大迭代次数。
- KNN：对于分类问题，它根据新样本的K个最近邻样本的类别，通过多数表决的方式来确定新样本的类别；对于回归问题，它根据K个最近邻样本的数值，通过求平均值等方式来预测新样本的数值。
核心原理
- K-means：首先随机初始化K个质心，然后将每个样本分配到距离最近的质心所在的簇中，接着重新计算每个簇的质心，不断重复这个过程，直到收敛。
- KNN：对于一个新的数据点，它会计算该数据点与训练集中所有样本的距离，然后选择距离最近的K个样本，根据这K个样本的情况进行分类或回归。
数据输出
- K-means：输出是每个样本所属的簇的标签，用于揭示数据的聚类结构。
- KNN：输出是新样本的预测类别（分类问题）或预测值（回归问题）。
示例代码对比
以下是简单的Python代码示例，帮助你理解两者的使用：
K-means示例代码：
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 生成一些示例数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[4, 2], [4, 4], [4, 0]])
# 创建K-means模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
# 输出每个样本的簇标签
print(kmeans.labels_)
KNN示例代码：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
# 生成一些示例数据和标签
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[4, 2], [4, 4], [4, 0]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])
# 创建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X, y)
# 预测新样本的类别
new_sample = np.array([[2, 2]])
print(knn.predict(new_sample))
通过上述代码可以看出，K-means不需要标签，而KNN需要有标签的数据进行训练。
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