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mEAns knn

K-means方法是一种非监督学习的算法,它解决的是聚类问题。 KNN则是监督学习,是解决分类问题,具体异同如下图:

K均值聚类算法即是HCM(普通硬-C均值聚类算法),它是一种硬性划分的方法,结果要么是1要么是0,没有其他情况,具有“非此即彼”的性质。里面的隶属度矩阵是U。 FCM是把HCM算法推广到模糊情形,用在模糊性的分类问题上,给了隶属度一个权重。

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