В чем разница между K-Means и KNN моделями?

K-Means и KNN — принципиально разные алгоритмы, решающие разные задачи машинного обучения.

• K-Means — это алгоритм кластеризации (обучение без учителя). Его цель — разделить данные на k групп (кластеров) на основе сходства, так чтобы объекты внутри кластера были максимально похожи, а кластеры — максимально отличались. Он не использует размеченные данные для обучения.

  from sklearn.cluster import KMeans
  # Предположим, X — это наши данные без меток
  kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
  cluster_labels = kmeans.fit_predict(X)

• KNN (k-Nearest Neighbors) — это алгоритм классификации или регрессии (обучение с учителем). Для предсказания метки нового объекта он находит k наиболее похожих (ближайших) объектов в обучающей выборке и определяет результат на основе «мнения большинства» этих соседей. Ему необходима размеченная обучающая выборка.

  from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
  # X_train, y_train — размеченные данные для обучения
  knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
  knn.fit(X_train, y_train)
  predictions = knn.predict(X_test)