Разница между KNN (метод k-ближайших соседей) и кластеризацией k-средних заключается в их целях и типе обучения: 2

1. KNN — это алгоритм для классификации и регрессии, который предсказывает свойства нового случая на основе k ближайших к нему точек в обучающем наборе данных. 2 Он использует известные метки данных для предсказания меток новых данных. 2
2. Кластеризация k-средних — это алгоритм кластеризации, который используется для группировки данных на основе их характеристик. 2 Он направлен на объединение связанных точек данных в k групп в зависимости от того, насколько схожи их характеристики. 1

Таким образом, KNN работает с контролируемым обучением, а кластеризация k-средних — с неконтролируемым. 1