Алгоритм KNN и кластеризация k-средних используются для разных задач. 2 KNN — метод контролируемого обучения, кластеризация k-средних — подход к обучению без учителя. 2

Преимущества KNN:

• Простота. 1 KNN легко понять и реализовать. 1
• Универсальность. 1 Алгоритм можно использовать как для классификации, так и для регрессии. 1
• Непараметрический. 1 KNN не делает никаких предположений о распределении данных, что может быть полезно во многих реальных сценариях. 1
• Отсутствие фазы обучения. 1 Явная фаза обучения отсутствует, что позволяет алгоритму быстро адаптироваться к новым данным. 1

Недостатки KNN:

• Вычислительно дорого. 1 Во время предсказания KNN нужно вычислить расстояния до всех точек обучающих данных, что может быть медленным для больших наборов данных. 1
• Чувствителен к нерелевантным признакам. 1 KNN плохо работает, если присутствуют нерелевантные признаки, так как они могут исказить расчёты расстояния. 1
• Оптимальное значение «K». 1 Выбор правильного значения «K» очень важен и часто требует экспериментов. 1 Слишком маленький «K» может привести к чувствительности к шуму, а слишком большой «K» — к размыванию границ классов. 1
• Несбалансированные данные. 1 KNN может быть смещён в сторону большинства классов в несбалансированных наборах данных, потому что образцы большинства классов будут доминировать в окрестностях. 1

Преимущества кластеризации k-средних:

• Простота. 3 Кластеризация k-средних проста в реализации, что делает её обычно быстрее и эффективнее других алгоритмов, особенно при работе с большим набором данных. 3
• Результаты работы алгоритма не зависят от порядка следования записей в исходной выборке. 4

Недостатки кластеризации k-средних:

• Чувствительность к шумам и аномальным значениям в данных, поскольку они способны значительно повлиять на среднее значение, используемое при вычислении положений центров кластеров. 4
• Чувствительность к расположению начальных центров кластеров. 2

Таким образом, KNN и кластеризация k-средних имеют разные цели и области применения, и выбор между ними зависит от конкретных задач, для которых требуется обработка данных.