KNN（K-最近邻）
B站讲解
KNN算法详解及实现
史上最全面K近邻算法/KNN算法详解+python实现
总结：
- 有监督学习
- 用于分类和回归任务
- 物体类别由旁边最近的K个样本决定
K-means（K-均值）
B站讲解
K-means（K-均值）算法的原理、Python实现和应用
总结：
- 无监督学习
- 用于聚类
- K为簇的数量
辨析
相似点：
K-means和KNN都是基于距离度量的算法。它们使用距离来衡量数据点之间的相似性或距离。
K-means和KNN都使用K值来控制算法的行为。K-means中的K代表聚类的数量，KNN中的K代表邻居的数量。
不同点：
目标：K-means旨在将数据点划分为不同的聚类，使同一聚类内的数据点相似度较高，不同聚类之间的相似度较低。而KNN旨在通过找到最近的K个邻居来进行分类或回归预测。
学习方式：K-means是一种迭代的聚类算法，通过最小化聚类内部的方差来更新聚类中心，直到达到收敛条件。KNN是一种基于实例的学习方法，通过存储和比较训练集中的实例来进行预测。
数据需求：K-means通常要求数据点能够表示为数值向量，且距离度量可定义。KNN对数据的要求较少，可以处理不同类型的特征和度量方法。
算法复杂度：K-means的计算复杂度较低，但对初始聚类中心的选择敏感，可能会收敛到局部最优解。KNN的计算复杂度较高，因为需要计算每个测试样本与所有训练样本之间的距离。
总结而言，K-means和KNN是不同类型的机器学习算法，K-means用于聚类，而KNN用于分类和回归预测。它们在目标、学习方式、数据需求和算法复杂度等方面有显著的区别。
