如果我们在数据集中使用 k-means，其中 k 等于数据集中的点数，并且每个集群仅由一个点组成。考虑到我们已经给出了一个距离方法，我们可以对一个测试实例进行分类，将其与质心最接近给定点的集群相关联。质心在测试阶段没有变化。
上述策略与什么自动分类方法相似？
是的，这是一个家庭作业。我的答案是 knn，这是正确的吗？但我不知道如何正确地争论这一点。
knn 和这个版本的 k-means 类似吗？
数据挖掘
聚类
线性回归
k-均值
2022-03-03 05:03:08
1个回答
您的情况是K=dataset 中的点数：
K-means：假设有 10 个数据点，k=10，所以你有 10 个聚类。新的测试点将与离它最近的集群匹配
KNN：如果 K=1，那么新的测试点分类将与 K-means 中的相同。
所以，如果每个集群有一个数据点，那么你给出的答案就是。如果我们取 k=1，knn 在技术上是正确的。